特徵重要性判斷（一） 決策樹

from sklearn import tree

# 從sklearn中匯入tree
from sklearn import datasets, model_selection
# 從sklearn中匯入datasets用於載入資料集，這裡我們使用iris資料集
# 從sklearn中匯入model_selection使用者劃分測試集和訓練集合
iris = datasets.load_iris(
)# 總共150個樣本，維度為4維
x = iris.data
y = iris.target
# 劃分訓練集和測試集 8:2
x_train,x_test, y_train, y_text = model_selection.train_test_split(x, y, test_size=
0.2, random_state=0)
# 建立一顆分類樹，預設使用gini
classification_tree = tree.decisiontreeclassifier(
)classification_tree.fit(x_train, y_train)
# 輸出每個特徵的重要性
print
(classification_tree.feature_importances_)
# 產生**
print
(classification_tree.predict(x_test)
)

xgboost特徵重要性

from sklearn.model selection import train test split from sklearn import metrics from sklearn.datasets import make hastie 10 2 from xgboost.sklearn im...

決策樹 特徵選擇

決策樹的特徵選擇標準有兩種 資訊增益，資訊增益比 0.熵指不穩定程度。熵越大，不穩定程度越高，則越容易 決策樹中也指某結點內含資訊量較多，分類能力較差.計算公式 其中，pi為隨機變數x在樣本空間的分布，即第i個型別出現的概率。為i到n求和。n為特徵取值種類數量.ps 為何使用這樣的乙個函式？xlog...

論特徵的重要性

特徵工程有多重要，可以引用一句話來表達 資料和特徵決定了模型的上限，演算法只是在幫忙逼近這個上限。好的特徵是決定乙個模型準確率的關鍵，那問題來了？什麼是特徵呢，特徵就是資料對於結果的一種描述。比如我們形容乙個人是否漂亮，那她的眼睛大小 鼻子的形狀 臉型都是特徵。通常，當獲得乙份結構化資料的時候，如果...