我想从RandomForestRegressor获得非标准化的重要性分数。 在对回归器进行拟合后,我可以访问包含归一化重要性得分的feature_importances_。 为了获得非归一化分数,我尝试了这个,但它不起作用。我无法获得正确的值: arr = []
for i in range(0,len(clf.feature_importances_)):
arr.append(np.array(clf.feature_importances_)[0:i].sum())
non_normalized = clf.feature_importances_*arr 是否有禁用规范化的选项
我试图交叉验证我的分数使用scikit-学习,我遇到了一个奇怪的问题,“手动”创建一个分层Shuffer循环比使用内置的cross_val_score表现要好得多。
import pandas as pd
import numpy as np
import cPickle
import helper_functions
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.cross_validation import StratifiedShuffleSplit
from sklearn.cross_valida
在下面的代码中,model.feature_importances_和tree.feature_importances_有什么区别:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# Boston Housing dataset
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
# Convert 'skle
在特性选择(嵌入方法)中,我得到了错误的特性。
特征选择代码:
# create the random forest model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=120)
# fit the model to start training.
model.fit(X_train[_columns], X_train['delay_in_days'])
# get the importance of the resulting features.
importances = model.feature_importances
我有4个特性和一个目标变量。我使用的是RandomForestRegressor而不是RandomForestClassifer,因为我的目标变量是float。当我试图拟合我的模型,然后按照排序的顺序输出它们,以获得重要的特性,我得到的不是拟合的错误,如何修复它?
代码:
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn import datasets
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_
如何修复此错误消息"ValueError: Input包含NaN、无穷大或对于dtype(‘float32’)来说值太大“ # Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Loading the dataset
data = pd.read_csv(r'C:\Users\sam.jones\Desktop\Fixed Income project\Data Pull\Data\Fixed Income_Data dump_20
采用监督学习的方法,我们有特征(输入)和目标(输出)。如果我们的多维目标的总和为1行(例如0.3,0.4,0.3),为什么sklearn的RandomForestRegressor似乎将所有输出/预测标准化为1,而训练数据之和为1?
似乎在sklearn源代码的某个地方,如果训练数据之和为1,它正在对输出进行正常化,但我没有找到它。我已经到了,它似乎被随机森林使用,但没有看到任何正常化在那里进行。我创建了一个来展示它是如何工作的。当目标的逐行和不等于1时,回归者的输出不等于1,但当目标的逐行和之和等于1时,它似乎是正常化的。下面是gist中的演示代码:
import numpy as np
f