可视化随机森林的特征重要性

最新推荐文章于 2025-04-23 18:59:51 发布

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可视化随机森林的特征重要性

# 查看随机森林的特征重要性
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
features = iris.data
target = iris.

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R语言随机森林模型：计算随机森林模型的特征重要度（feature importance）并可视化特征重要度、使用少数重要特征拟合随机森林模型（比较所有特征模型和重要特征模型在测试集上的表现差异）

statistics+insight+vista+power

01-10

962

特征重要性可视化在R语言中的实现

DevRevolt的博客

08-11

572

在R语言中，有多种方式可以实现特征重要性的可视化，本文将介绍其中几种常见的方法，并提供相应的源代码。因此，我们可以通过评估每个特征在决策树中的使用频率或者分裂点的贡献来衡量特征的重要性。在机器学习中，特征或变量的重要性指的是它们对于模型的预测结果有多大的影响。在逻辑回归模型中，每个特征都有一个对应的系数，可以通过系数的大小来评估特征的重要性。随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，在随机森林中，我们可以通过计算每个特征在所有决策树中分裂点的平均贡献来评估特征的重要性。特征重要性可视化在R语言中的实现。

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【机器学习】随机森林预测并可视化特征重要性

最新发布

04-27

文中提供了具体的Matlab代码示例，展示了如何生成模拟数据、训练模型以及可视化特征重要性的步骤。此外，还讨论了一些常见的陷阱和注意事项，如特征间的强相关性可能导致的重要性分数不稳定等问题。适合人群：对...

R语言 随机森林 变量重要性可视化

weixin_44652251的博客

05-16

1316

R语言 随机森林 变量重要性可视化

基于随机森林的回归分析代码，输出因子重要性和误差曲线

07-31

总的来说，这个MATLAB代码提供了一个实用的随机森林回归分析工具，不仅可以进行预测，还能帮助用户了解特征的重要性，优化模型，并通过可视化误差曲线进行深入的分析。这对于科研和数据分析工作具有很高的价值。用户...

随机森林分类算法+特征重要性可视化

m0_69715013的博客

06-05

3331

随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。

LightGBM特征重要性和可视化

python收藏家的博客

12-09

4643

LightGBM是Light Gradient Boosting Machine的缩写，是一个高性能、分布式、高效的梯度提升框架，专注于基于树的学习算法。它由Microsoft开发，广泛用于分类和回归任务。LightGBM被设计为内存高效和高度优化，使其成为机器学习从业者的热门选择。

ENVI随机森林分类插件

10-02

ML之xgboost：利用xgboost算法(自带特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

05-29

1万+

ML之xgboost：利用xgboost算法(自带特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

python重要性_基于Python的随机森林特征重要性图

weixin_39519741的博客

11-26

2042

我正在使用python中的RandomForestRegressor，我想创建一个图表来说明特性重要性的排名。这是我使用的代码：from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorMT= pd.read_csv("MT_reduced.csv")df = MT.reset_index(drop = False)columns2 = df.column...

python绘制随机森林重要度排序条形图，以及把重要度之和前0.9显示出来，用于观察

HYQHYQ111的博客

12-01

1万+

python绘制随机森林重要度排序条形图，以及把重要度之和前0.9显示出来，用于观察前面的话:因为项目原因，需要特征选择，随机森林有自带的重要度属性，但是我需要观察前0.9(此处理解为能包含重要度之和为0.9的前几项特征为比较重要的，例如:20个特征可以包含重要度之和0.9，八个特征包含重要度0.1，那么可以把这8个进行筛选) 先附上绘制后的条新图(因为项目保密性，具体特征只截取部分名称，横...

python随机森林特征重要性,python随机森林分类模型

chatgpt002的博客

08-18

382

好吧，让我们假设我们的原始数据集有 100 个实例（行），并且我们想要创建一个由 10 棵树组成的随机森林模型，其中每棵树都在与原始数据集长度相同的数据集上进行训练。也就是说，如果我们有一个分类缩放的目标特征和平均值或中位数，如果我们有一个连续缩放的目标特征，我们会种植大量的树，让它们做出决策并通过最频繁（模式）的决策来聚合这些决策。我们必须实现的第三个变化是，随机森林模型实际上不能像普通树模型一样可视化，因此可视化部分是过时的事件，内部每棵树都是构建的，我们实际上可以绘制每棵树来推理决策随机森林模型。

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

加百力的技术博客

12-30

2743

随机森林里面包含了多棵决策树，我们可以通过计算特征在每棵决策树决策过程中所产生的的信息增益平均值来衡量该特征的重要性。我们可以通过 scikit-learn 提供的 SelectFromModel 来通过 threshold 参数设定一个阈值，选择满足这个贡献度阈值的特征出来。可以看到选择了 5 个特征，现在我们就用这 5 个特征拟合一下 kNN 算法。选择 5 个特征时，模型在训练集和测试集上的表现和选择全部特征的表现相当！可以对比一下在用 SFS 算法选择的 3 个特征拟合的 kNN 算法。

Python可视化 | 计算特征重要性的3种必备方法

aobulaien001的博客

09-25

1326

正如之前提到的，以这种方式获取重要性是轻松的，但结果可能会有点偏倚。它只是一个单一的特征，但它解释了数据集中超过60%的方差。如您从图像5中所看到的，它与平均半径特征的相关系数几乎为0.8 — 这被认为是强正相关。唯一明显的问题是规模。简单来说，如果分配的系数是一个较大的（负数或正数）数字，它对预测有一定的影响。PCA不会直接显示您最重要的特征，就像前两种方法所做的那样。首先，让我们将PCA适应我们的缩放数据，并看看会发生什么。一个要记住的要点是，系数越大（无论是正数还是负数），它对预测的影响就越大。

随机森林特征重要性可视化

12-30

### 可视化随机森林特征重要性 为了更好地理解和解释随机森林模型的结果，可以利用`matplotlib`和`seaborn`库来绘制特征重要性的图表。这不仅有助于识别哪些变量对于预测目标最为关键，而且还能帮助优化未来的建模过程。 #### 准备工作首先安装必要的包： ```bash pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn ``` 加载所需的模块并准备数据集： ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid") # 加载示例数据集 (这里以波士顿房价为例) data = load_boston() X = data["data"] y = data["target"] feature_names = data["feature_names"] # 训练随机森林回归模型 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X, y) # 获取特征重要性分数 importances = model.feature_importances_ indices = np.argsort(importances)[::-1] print("Feature ranking:") for f in range(X.shape[1]): print(f"{f + 1}. feature {feature_names[indices[f]]} ({importances[indices[f]]:.3f})") ``` #### 绘制条形图展示特征重要性 接下来创建一个水平条形图来直观显示各个特征的重要程度： ```python plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.title("Feature Importances", fontsize=16) # 创建条形图 sns.barplot(x=importances[indices], y=[feature_names[i] for i in indices]) plt.xlabel('Relative Importance') plt.tight_layout() plt.show() ``` 此代码片段会生成一张清晰的图形，其中每个条代表了一个特定输入特性相对于其他特性的相对贡献度[^3]。此外，如果想要更进一步探索不同特征间的相互关系，则可以通过计算它们的相关系数矩阵，并借助热力图来进行可视化表示[^4]。