Python计算树模型(随机森林、xgboost等)的特征重要度及其波动程度:基于熵减的特征重要度计算及可视化、基于特征排列的特征重要性(feature permutation)计算及可视化 您所在的位置:网站首页 随机森林重要度排序 Python计算树模型(随机森林、xgboost等)的特征重要度及其波动程度:基于熵减的特征重要度计算及可视化、基于特征排列的特征重要性(feature permutation)计算及可视化

Python计算树模型(随机森林、xgboost等)的特征重要度及其波动程度:基于熵减的特征重要度计算及可视化、基于特征排列的特征重要性(feature permutation)计算及可视化

2024-07-10 08:22| 来源: 网络整理| 查看: 265

Python计算树模型(随机森林、xgboost等)的特征重要度及其波动程度:基于熵减的特征重要度计算及可视化、基于特征排列的特征重要性(feature permutation)计算及可视化

目录

Python计算树模型(随机森林、xgboost等)的特征重要度及其波动程度:基于熵减的特征重要度计算及可视化、基于特征排列的特征重要性(feature permutation)计算及可视化

#仿真数据生成

#构建随机森林分类器

#特征重要度计算及可视化(基于熵减)

#基于特征排列的特征重要性(feature permutation)计算及可视化

#仿真数据生成 from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split X, y &#


【本文地址】

公司简介

联系我们

今日新闻

    推荐新闻

    专题文章
      CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有