파이썬 matplotlib : 기능 이름으로 기능 중요성 플롯

R에는 Random Forest 모델의 기능 중요도를 표시하는 미리 빌드 된 함수가 있습니다. 그러나 파이썬에서는 그러한 방법이 누락 된 것 같습니다. matplotlib 에서 메소드를 검색합니다.

model.feature_importances 는 다음을 제공합니다.

array([  2.32421835e-03,   7.21472336e-04,   2.70491223e-03,
         3.34521084e-03,   4.19443238e-03,   1.50108737e-03,
         3.29160540e-03,   4.82320256e-01,   3.14117333e-03])

그런 다음 다음 플로팅 기능을 사용합니다.

>> pyplot.bar(range(len(model.feature_importances_)), model.feature_importances_)
>> pyplot.show()

막대 그래프를 얻었지만 중요도가 정렬 된 방식으로 수평으로 표시되는 동안 레이블이있는 막대 그래프를 얻고 싶습니다. seaborn 도 탐색 중이며 방법을 찾을 수 없습니다.

 

해결 방법

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier

# Build a classification task using 3 informative features
X, y = make_classification(n_samples=1000,
                           n_features=10,
                           n_informative=3,
                           n_redundant=0,
                           n_repeated=0,
                           n_classes=2,
                           random_state=0,
                           shuffle=False)

# Build a forest and compute the feature importances
forest = ExtraTreesClassifier(n_estimators=250,
                              random_state=0)

forest.fit(X, y)
importances = forest.feature_importances_
std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in forest.estimators_],
             axis=0)
indices = np.argsort(importances)

# Plot the feature importances of the forest
plt.figure()
plt.title("Feature importances")
plt.barh(range(X.shape[1]), importances[indices],
       color="r", xerr=std[indices], align="center")
# If you want to define your own labels,
# change indices to a list of labels on the following line.
plt.yticks(range(X.shape[1]), indices)
plt.ylim([-1, X.shape[1]])
plt.show()

 

참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/44511636