python - SciKit Learn 决策树中的 Feature_importance 向量以及特征名称

Question

我正在运行 SciKit Learn 的决策树算法，我想获取 Feature_importance 向量以及特征名称，以便我可以确定哪些特征在标记过程中占主导地位。你可以帮帮我吗？谢谢。

Answer 1

假设您有样本作为 pandas.DataFrame 的行:

from pandas import DataFrame
features = DataFrame({'f1': (1, 2, 2, 2), 'f2': (1, 1, 1, 1), 'f3': (3, 3, 1, 1)})
labels = ('a', 'a', 'b', 'b')

然后使用树或森林分类器:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
classifier = DecisionTreeClassifier()
classifier.fit(features, labels)

然后重要性应该匹配框架列:

for name, importance in zip(features.columns, classifier.feature_importances_):
    print(name, importance)

# f1 0.0
# f2 0.0
# f3 1.0