Python语言利用随机森林实现特征重要性排序

最新推荐文章于 2025-03-07 17:17:41 发布

simple_hututu

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pwtd_huran/article/details/79729144

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该博客介绍了一种使用Python中的随机森林回归器（RandomForestRegressor）来实现特征重要性排序的方法。通过加载数据，进行预处理，然后划分训练集和测试集，应用随机森林模型并获取特征重要性。最后，将特征重要性进行排序并输出结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from __future__ import division
import tensorflow as tf
import math
import csv
from sklearn import metrics
import numpy as np
from pylab import*
from sklearn import cross_validation
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.utils import shuffle
from sklearn import preprocessing
import matplotlib.pyplot as plt
i=0
j=[]
data = []
X = []
indicess = []
file = open("E:/predict_rf_para.txt", 'a')
with open(r'D:\夏季.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for