Python机器学习实战-特征重要性分析方法（2）：内置特征重要性（附源码和实现效果）

实现功能

一些模型，如线性回归和随机森林，可以直接输出特征重要性分数。这些显示了每个特征对最终预测的贡献。

实现代码

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
 
X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
 
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)
rf.fit(X, y)
 
importances = rf.feature_importances_
 
# Plot importances
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.bar(range(X.shape[1]), importances)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Feature Importance')
plt.show()

实现效果

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作，对数据挖掘有一定认知和理解，会结合自身科研实践经历不定期分享关于python机器学习、深度学习、数据挖掘基础知识与案例。

致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。

邀请三个朋友关注V订阅号：数据杂坛，即可在后台联系我获取相关数据集和源码，送有关数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习相关的电子书籍。