importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_4900\2212121000.py", line 1, in <module> importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 585, in feature_importances_ check_is_fitted(self) File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) NotFittedError: This DecisionTreeClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

importances = classifier.feature_importances_ std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in classifier.estimators_], axis=0) indices = np.argsort(importances)[::-1] print("Feature importance ranking:") for f in range(X.shape[1]): print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]])) plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(range(X.shape[1]), importances[indices],color="r", yerr=std[indices], align="center") plt.xticks(range(X.shape[1]), indices) plt.xlim([-1, X.shape[1]]) plt.show()

首先，使用classifier.feature_importances_属性获取每个特征的重要性分数。接着，使用numpy库计算出每个特征重要性分数的标准差，以便在图表中进行显示。然后，使用argsort()函数对特征重要性分数进行降序排序，并...

model = CatBoostRegressor(iterations=566,learning_rate=0.09242936090932093,depth=3,loss_function='RMSE',eval_metric='RMSE',od_type='Iter',od_wait=41)model.fit(x_train, y_train) feature_importances = model.feature_importances_这个feature_importances_原理是啥

好的，我现在需要解答用户关于CatBoostRegressor中feature_importances_的计算原理的问题。首先，我应该回忆一下CatBoost的相关知识，尤其是特征重要性的计算方法。根据用户提供的引用，特别是引用[1]和[2]，Cat...

GBDT模型的特征重要性python代码参考下述格式：feature_importances = np.array([self.model[yi].feature_importances_ for yi in self.y_list]) mean_importances = feature_importances.mean(axis=0) _importance = pd.DataFrame({'feature':self.features,'importance':mean_importances}).sort_values(by='importance',ascending=False).reset_index(drop=True)

在Scikit-learn库中，训练好的GBDT模型（比如GradientBoostingClassifier或GradientBoostingRegressor）确实有一个feature_importances_属性，可以直接获取特征的重要性值。这一点在用户提供的引用[1]和[2]中都有...

feature_importances = np.array([self.model[yi].feature_importances_ for yi in self.y_list]) mean_importances = feature_importances.mean(axis=0) _importance = pd.DataFrame({'feature':self.features,'importance':mean_importances}).sort_values(by='importance',ascending=False).reset_index(drop=True) GBDT模型的特征权重feature_importance可以用最终输出的_importance 表示吗？关于特征权重的计算逻辑是否正确？

嗯，用户的问题是关于如何正确计算和表示GBDT模型（比如XGBoost或LightGBM）的特征重要性，并且想验证当前代码是否正确实现了特征重要性的提取和平均值计算。首先，我需要回忆一下GBDT模型中特征重要性的常见计算...

classifier = tree.DecisionTreeClassifier() train_model(classifier, x_train, y_train, x_test) #可视化特征重要性权重 ========================DecisionTree======================== >>>在训练集上的表现： 0.982521847690387 >>>在测试集上的表现： 0.8444444444444444 >>>预测的 Roc_auc：0.8325 >>>混淆矩阵 labels = X.columns importances = classifier.feature_importances_ # 获取特征权重值 indices = np.argsort(importances)[::-1]# 打印特征等级 features = [labels[i] for i in indices] weights = [importances[i] for i in indices] print("Feature ranking:") for f in range(len(features)): print("%d. %s (%f)" % (f + 1, features[f], weights[f]))# 绘制随机森林的特征重要性 plt.figure() plt.title("Feature importances") plt.bar(features, np.array(weights), color='r') plt.xticks(rotation=90) plt.title('Feature Weights') plt.show() Feature ranking: 1. adult_male (0.313632) 2. fare (0.251215) 3. age (0.237226) 4. pclass (0.117736) 5. parch (0.029511) 6. embarked (0.025722) 7. sibsp (0.017953) 8. sex (0.003675) 9. alone (0.003331)

这段代码是使用决策树分类器进行特征重要性权重分析和预测，使用了训练集和测试集进行模型训练和测试，并对特征的重要性进行了可视化展示。在这段代码中，我们可以看到使用的特征有adult_male、fare、age、pclass、...

X_train = train_dataset.features X_test = test_dataset.features selector = ExtraTreesClassifier(n_estimators=100, random_state=42) selector.fit(train_dataset.features, train_dataset.labels) importances = selector.feature_importances_ selected_indices = np.argsort(importances)[::-1][:30] # 选择重要性最高的前10个特征 # 特征列选择操作 X_train = X_train[:, selected_indices] X_test = X_test[:, selected_indices]这段代码什么意思

然后，使用feature_importances_属性获取每个特征的重要性得分，并将其保存在importances数组中。接下来，使用np.argsort(importances)[::-1]对重要性得分进行降序排序，并使用切片操作[:30]选择前30个最...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

这段代码是一个机器学习模型的完整流程，包括数据准备、特征工程、模型建立、模型训练、预测结果保存、模型评估和可视化分析等步骤。其中包括了绘制柱形图和对比类分析的代码。绘制柱形图的代码如下： ...

# 4.模型训练与拟合 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=15, min_samples_leaf=5, min_samples_split=7) model.fit(x_train, y_train) y_pred = model.predict(x_test) qd = request.POST.get('qd') tz = request.POST.get('tz') ay = request.POST.get('ay') dl = request.POST.get('dl') hj = request.POST.get('hj') nj = request.POST.get('nj') sryc = [[qd,tz,ay,dl,hj,nj]] y_pred2 = model.predict(sryc) print(y_pred2) # 查看acc分数 from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred, y_test) print('Accuracy分数为：' + str(score)) features = x.columns importances = model.feature_importances_ df = pd.DataFrame() df['特征名称'] = features df['特征重要性'] = importances f = df.sort_values('特征重要性', ascending=False) print(f)

接下来，从请求对象 request 中获取一些数据，并使用训练好的模型对这些数据进行预测。预测结果保存在 y_pred2 变量中，并打印出来。然后，使用 Scikit-Learn 中的 accuracy_score 函数计算模型在测试集上的准确率...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 设置中文显示 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 # 3. 故障报警影响因素分析 # 3.1 特征选择 features = df[['车速', '总电压', '总电流', 'SOC', '驱动电机控制器温度', '驱动电机转速', '驱动电机转矩', '驱动电机温度', '电池单体电压最高值', '电池单体电压最低值', '最高温度值', '最低温度值']] # 3.2 标签 labels = df['最高报警等级'] # 3.3 数据标准化 scaler = StandardScaler() features_scaled = scaler.fit_transform(features) # 3.4 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features_scaled, labels, test_size=0.2, random_state=42) # 3.5 训练随机森林分类器 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # 3.6 模型评估 y_pred = rfc.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 3.7 特征重要性分析 feature_importances = pd.Series(rfc.feature_importances_, index=features.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) # 3.8 可视化特征重要性 plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.barplot(x=feature_importances.values, y=feature_importances.index) plt.title('特征重要性分析') plt.xlabel('重要性得分') plt.ylabel('特征') plt.savefig(r"C:\Users\wei\Pictures\特征重要性分析.png", dpi=300) plt.show()解决代码的问题，进行优化返回

特征重要性分析之后，可能需要进一步分析哪些特征对少数类别影响较大，或者进行特征工程，比如组合特征或交互特征。最后，用户可能希望将结果保存为文件，比如模型文件、评估结果的CSV或图片，这需要在代码中添加...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder, StandardScaler from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.model_selection import train_test_split from factor_analyzer import FactorAnalyzer from factor_analyzer.factor_analyzer import calculate_kmo from xgboost import XGBClassifier import lightgbm as lgb from sklearn.metrics import classification_report # ====================== # 1. 数据读取与清洗 # ====================== def load_and_clean(data_path): # 读取数据 df = pd.read_csv(data_path) # 缺失值处理 num_imputer = SimpleImputer(strategy='median') cat_imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent') # 数值型字段 numeric_cols = ['付费金额', '活跃时长', '广告收入', '留存'] df[numeric_cols] = num_imputer.fit_transform(df[numeric_cols]) # 分类型字段 categorical_cols = ['设备价值档位', '用户初始广告档位'] df[categorical_cols] = cat_imputer.fit_transform(df[categorical_cols]) # 异常值处理 df['活跃时长'] = np.where(df['活跃时长'] > 24, 24, df['活跃时长']) df['付费金额'] = np.where( df['付费金额'] > df['付费金额'].quantile(0.99), df['付费金额'].quantile(0.95), df['付费金额'] ) return df # ====================== # 2. 特征工程 # ====================== def feature_engineering(df): # 构造复合特征 df['ARPU密度'] = df['付费金额'] / (df['活跃天数'] + 1) df['广告展示率'] = df['广告曝光次数'] / df['短剧观看次数'] df['内容互动指数'] = np.log1p(df['收藏数']1 + df['分享数']2 + df['评论数']*3) # 分类变量编码 encoder = OrdinalEncoder(handle_unknown='use_encoded_value', unknown_value=-1) cat_cols = ['设备价值档位', '用户初始广告档位'] df[cat_cols] = encoder.fit_transform(df[cat_cols]) return df # ====================== # 3. 特征筛选与降维 # ====================== def feature_selection(df, target_col='付费意愿档位'): # 划分特征和目标 X = df.drop(columns=[target_col]) y = df[target_col] # 计算IV值筛选 from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif iv_values = mutual_info_classif(X, y) iv_df = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'iv': iv_values}) selected_features = iv_df[iv_df['iv'] > 0.02]['feature'].tolist() X_selected = X[selected_features] # 因子分析降维 kmo_all, kmo_model = calculate_kmo(X_selected) if kmo_model > 0.6: fa = FactorAnalyzer(n_factors=5, rotation='varimax') fa.fit(X_selected) factor_scores = fa.transform(X_selected) factor_cols = [f'Factor_{i}' for i in range(1,6)] X_factors = pd.DataFrame(factor_scores, columns=factor_cols) else: X_factors = X_selected.copy() return X_factors, y # ====================== # 4. XGBoost特征筛选 # ====================== def xgb_feature_importance(X, y): # 训练XGBoost模型 model = XGBClassifier( objective='multi:softmax', eval_metric='mlogloss', use_label_encoder=False ) model.fit(X, y) # 获取特征重要性 importance = pd.DataFrame({ 'feature': X.columns, 'importance': model.feature_importances_ }).sort_values('importance', ascending=False) top10_features = importance.head(10)['feature'].tolist() return X[top10_features] # ====================== # 5. LightGBM建模预测 # ====================== def lgb_modeling(X, y): # 数据划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42 ) # 模型训练 model = lgb.LGBMClassifier( num_leaves=31, max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=300, class_weight='balanced' ) model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) return model # ====================== # 主流程执行 # ====================== if name == "main": # 数据路径 DATA_PATH = "user_data.csv" # 执行流程 df = load_and_clean(DATA_PATH) df = feature_engineering(df) X, y = feature_selection(df) X_top10 = xgb_feature_importance(X, y) final_model = lgb_modeling(X_top10, y) # 模型保存 final_model.booster_.save_model('user_value_model.txt')

接着是特征工程，用户有没有提到特征数量太多？可能需要降维，比如PCA或者特征选择方法，比如SelectKBest。还有，分类特征的处理，比如OneHotEncoder可能会增加维度，也许用OrdinalEncoder或者TargetEncoding更高效...

""" XGBoost房价预测模板适用于回归任务 """ # 基础库 import pandas as pd import numpy as np # 预处理和评估 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # XGBoost import xgboost as xgb # 1. 数据加载 # 替换为你的数据路径 data = pd.read_csv('F:\房地产\删改.csv') # 显示数据前五行 print("数据预览：") print(data.head(3)) # 2. 数据预处理 # 删除包含缺失值的行（根据实际情况调整处理方式） data = data.dropna() # 分离特征和目标变量（假设目标列名为'price'） X = data.drop('房价', axis=1) y = data['房价'] # 处理分类特征（示例） categorical_cols = data['商业营业用房','办公楼','其他用房'] X = pd.get_dummies(X, columns=categorical_cols) # 数据标准化（根据需求选择） scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 3. 模型配置 model = xgb.XGBRegressor( objective='reg:squarederror', # 回归任务 n_estimators=1000, # 树的数量 learning_rate=0.01, # 学习率 max_depth=5, # 树的最大深度 subsample=0.8, # 样本采样比例 colsample_bytree=0.8, # 特征采样比例 reg_alpha=0.1, # L1正则化 reg_lambda=1, # L2正则化 random_state=42, early_stopping_rounds=50 # 早停法 ) # 4. 模型训练 model.fit( X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], # 验证集 verbose=10 # 每10轮显示进度 ) # 5. 模型评估 # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) # 计算评估指标 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = np.sqrt(mse) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f"\n模型评估：") print(f"MSE: {mse:.2f}") print(f"RMSE: {rmse:.2f}") print(f"MAE: {mae:.2f}") print(f"R² Score: {r2:.2f}") # 6. 特征重要性可视化 # feature_importance = model.feature_importances_ # sorted_idx = np.argsort(feature_importance)[::-1] # # plt.figure(figsize=(12, 6)) # plt.title("特征重要性") # sns.barplot(x=feature_importance[sorted_idx][:15], # 显示前15个重要特征 # y=X.columns[sorted_idx][:15] 这个代码疫情结果哪个地方出现了问题，怎样改正这个问题？

首先，用户使用model.feature_importances_获取特征重要性，然后使用np.argsort对重要性进行排序，得到sorted_idx。这部分看起来没问题。接下来，用户创建了一个图形，设置标题，然后调用seaborn的...

importances = pd.Series(estimator.feature_importances_, index=X.columns).sort_values(ascending=True)是什么意思

这段代码是在使用scikit-learn中的随机森林算法进行特征选择时，用于计算每个特征的相对重要性。其中，estimator是已经训练好的随机森林模型，estimator.feature_importances_返回的是每个特征的重要性分数；...

feature_im = clf.feature_importances_ match = [*zip(feature_name,clf.feature_importances_)] 需要导入什么库

这段代码看起来是在Python中操作特征重要性，其中clf.feature_importances_是一个向量，表示特征在模型中的重要程度。feature_name可能是特征列名列表。为了完成这个操作，你需要导入两个主要库： 1. sklearn...

from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts rf=RandomForestRegressor(criterion='squared_error',bootstrap=False,max_features='sqrt', max_depth=20,min_samples_split=10, n_estimators=1200,min_samples_leaf=2) rf.fit(X_train, y_train) y_train_pred=rf.predict(X_train) y_test_pred=rf.predict(X_test) #指标重要性 print (rf.feature_importances_) bar = Bar() bar.add('指标重要性',feature, rf.feature_importances_.round(2),is_label_show=True,label_text_color='#000')

bar.add_yaxis('指标重要性', rf.feature_importances_.round(2), label_opts=opts.LabelOpts(color='#000')) 这样就能够为 Bar 对象添加 x 轴数据和 y 轴数据，并将标签颜色设置为黑色。如果以上方法...

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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 小米手机安装 Twitter 时若出现闪退，多与缺失 OBB 扩展文件有关。Google Play 为突破 APK 体积上限，允许把游戏或大型应用的高清资源打包成 main.<包名>.obb，存于 /Android/obb/ 目录。小米系统因权限或优化策略，可能无法自动放置该文件，导致 Twitter 启动即崩溃。解决思路：改用整合 APK 与 OBB 的 XAPK 包，借助 XAPK 安装器一键解压到正确路径；手动把 obb 文件移至 /Android/obb/com.twitter.android/，确认应用有读写存储权限；若仍失败，关闭 MIUI 优化、检查剩余空间或更新系统与客户端。下载 XAPK 时务必选择可信来源，避免恶意软件。

importances = model.feature_importances_

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model = CatBoostRegressor(iterations=566,learning_rate=0.09242936090932093,depth=3,loss_function='RMSE',eval_metric='RMSE',od_type='Iter',od_wait=41)model.fit(x_train, y_train) feature_importances = model.feature_importances_这个feature_importances_原理是啥

importances = pd.Series(estimator.feature_importances_, index=X.columns).sort_values(ascending=True)是什么意思

feature_im = clf.feature_importances_ match = [*zip(feature_name,clf.feature_importances_)] 需要导入什么库

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