我正在尝试使用随机森林和逻辑回归来预测二元变量。我有严重不平衡的类(class)(Y=1的大约1.5%)。随机森林中的默认特征重要性技术基于分类准确度(错误率)——这已被证明是不平衡类别的糟糕衡量标准(参见here和here)。ThetwostandardVIMsforfeatureselectionwithRFaretheGiniVIMandthepermutationVIM.RoughlyspeakingtheGiniVIMofapredictorofinterestisthesumovertheforestofthedecreasesofGiniimpuritygenerated
尝试加载使用boostpython编译的python模块时出现以下导入错误。ImportError:/path/to/library/libxml2.so.2:symbolgzopen64,versionZLIB_1.2.3.3notdefinedinfilelibz.so.1withlinktimereference奇怪的是，如果那是要导入的非标准模块，我没有看到这个错误。即，如果我先导入其他模块，然后再导入该模块，则会因导入错误而失败。不确定出了什么问题或如何调试。编辑:要准确显示问题:$python-c'importjson,libMYBOOST_PY_LIB'#DOESNOTW
在构建模型之前，我会像这样缩放X=StandardScaler(with_mean=0,with_std=1).fit_transform(X)并在构建特征重要性图之后xgb.plot_importance(bst,color='red')plt.title('importance',fontsize=20)plt.yticks(fontsize=10)plt.ylabel('features',fontsize=20)问题是，我们得到的不是特征名称，而是f0、f1、f2、f3等......如何返回特征名称？谢谢 最佳答案 首先我们
我正在尝试绘制随机森林模型的特征重要性并将每个特征重要性映射回原始系数。我设法创建了一个显示重要性的图，并使用原始变量名称作为标签，但现在它按照变量名称在数据集中的顺序(而不是按重要性顺序)对变量名称进行排序。我如何按照功能重要性对它们进行排序？谢谢!我的代码是:importances=brf.feature_importances_std=np.std([tree.feature_importances_fortreeinbrf.estimators_],axis=0)indices=np.argsort(importances)[::-1]#Printthefeatureranki
利益相关者通常不想要擅长预测的黑盒模型；他们希望深入了解功能，以便更好地了解他们的业务，这样他们就可以向其他人解释。当我们检查xgboost或sklearn梯度提升模型的特征重要性时，我们可以确定特征重要性......但我们不明白为什么这些特征很重要，对吗？有没有办法不仅可以解释哪些功能很重要，还可以解释为什么它们很重要？我被告知使用shap但是即使运行一些样板示例也会引发错误，所以我正在寻找替代方案(或者甚至只是一种检查树木和收集见解的程序方法，除了plot_importance()图之外，我可以带走)。在下面的示例中，如何解释为什么特征f19是最重要的(同时还意识到决策树是随机的，
有没有办法从sklearn的GridSearchCV中获取特征重要性？例如:fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVprint("startinggridsearch......")optimized_GBM=GridSearchCV(LGBMRegressor(),params,cv=3,n_jobs=-1)#optimized_GBM.fit(tr,yvar)preds2=optimized_GBM.predict(te)有什么方法可以访问特征重要性？也许是这样的optimized_GBM.feature_importances_
我对我的原始数据集进行了PCA分析，并从PCA转换的压缩数据集中选择了我想要保留的PC数量(它们解释了几乎94%的方差)。现在我正在努力识别缩减数据集中重要的原始特征。如何找出降维后剩余的主成分中哪些特征重要，哪些不重要？这是我的代码:fromsklearn.decompositionimportPCApca=PCA(n_components=8)pca.fit(scaledDataset)projection=pca.transform(scaledDataset)此外，我还尝试在缩减数据集上执行聚类算法，但令我惊讶的是，分数低于原始数据集。这怎么可能？
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭13年前。我想知道是否有任何其他C#开发人员会发现为csc.exe提供编译器指令是一种改进让空格变得有意义，就像Haskell或Python那样，空格的种类创建代码块。虽然这肯定与C-stylelanguages有很大的不同，在我看来，由于C#最终被编译为CIL(仍然会有花括号和分号)，它实际上只是编译器可以处理的一种解析技巧(也就是说，它可以处理或不处理重要的空
我使用sklearn绘制森林的特征重要性。数据框被命名为“心脏”。这里是提取排序特征列表的代码:importances=extc.feature_importances_indices=np.argsort(importances)[::-1]print("Featureranking:")forfinrange(heart_train.shape[1]):print("%d.feature%d(%f)"%(f+1,indices[f],importances[indices[f]]))然后我以这种方式绘制列表:f,ax=plt.subplots(figsize=(11,9))plt.
我正在使用login_required装饰器和另一个对输出数据进行分页的装饰器。谁先来重要吗？ 最佳答案 虽然在这种情况下可能不会有任何问题，无论顺序如何，您可能希望login_required首先执行，这样您就不会进行查询和分页结果扔掉了。装饰器将原始函数从下到上包装起来，因此当函数被调用时，每个装饰器添加的包装器从上到下执行。@login_required应该在假设用户已登录的任何其他装饰器下方，以便在其他装饰器之前评估其条件。@app.route()必须始终是顶部、最外层的装饰器。否则路由将被注册为一个不代表所有装饰器的函数。
