算法金 | 使用随机森林获取特征重要性
大侠幸会幸会,我是日更万日 算法金;0 基础跨行转算法,国内外多个算法比赛 Top;放弃 BAT Offer,成功上岸 AI 研究院 Leader;
<随机森林及其应用领域> 随机森林是一种强大的机器学习算法,其基本原理在于通过集成多个决策树来提高整体性能。决策树是一种流程图结构,通过一系列的决策来达到最终目标。
而随机森林则是通过构建许多这样的决策树,每个决策树都在某种程度上是独立的,从而提高了模型的稳健性和准确性。这种算法在各种领域都有着广泛的应用。
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- 项目实战 -
在接下来的部分,我们深入地探讨特征重要性在实际问题中的运用。我们将使用UCI红酒分类数据集,这个数据集来自UCI机器学习仓库,总共包含了3种红酒,178个样本。每个样本有13个特征,用于描述红酒的各种化学成分。https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data
<加载UCI红酒分类数据集>
数据集概览
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
加载数据集
url = “https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data”
column_names = [“Class”, “Alcohol”, “Malic acid”, “Ash”, “Alcalinity of ash”, “Magnesium”, “Total phenols”, “Flavanoids”, “Nonflavanoid phenols”, “Proanthocyanins”, “Color intensity”, “Hue”, “OD280/OD315 of diluted wines”, “Proline”]
data = pd.read_csv(‘wine-1.csv’, names=column_names)
分割数据集
X = data.drop(“Class”, axis=1)
y = data[“Class”]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
在这段代码的帮助下,我们不需要任何高超的技术,只需要几行简单的代码,就能将这些数据划分成可以训练机器学习模型的形式。
<训练随机森林模型>
构建随机森林模型
创建随机森林分类器
rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
在训练集上训练模型
rf_classifier.fit(X_train, y_train)
训练完成后,评估模型
training_accuracy = rf_classifier.score(X_train, y_train)
print(f’训练集准确率:{training_accuracy:.2f}') # 评估训练集上的准确率
test_accuracy = rf_classifier.score(X_test, y_test)
print(f’测试集准确率:{test_accuracy:.2f}') # 评估测试集上的准确率
训练集准确率:1.00测试集准确率:1.0完美!
<查看特征重要性>
特征重要性的计算
决策树是通过计算每次特征划分导致的样本杂质(信息熵等)减少程度,来决定该特征的重要性。RandomForestClassifier会自动计算并存储特征重要性。
获取特征重要性
feature_importance = pd.DataFrame({“Feature”: X_train.columns, “Importance”: rf_classifier.feature_importances_})
feature_importance = feature_importance.sort_values(by=“Importance”, ascending=False)
打印特征重要性
print(feature_importance)
<可视化特征重要性>
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
提取特征重要性信息
feature_names = X_train.columns
importances = rf_classifier.feature_importances_
indices = np.argsort(importances)[::-1]
绘制条形图
plt.bar(range(X_train.shape[1]), importances[indices], align=‘center’)
在每个条形图上显示特征重要性数值
for x in range(X_train.shape[1]):
text = ‘{:.2f}’.format(importances[indices[x]])
plt.text(x, importances[indices[x]] + 0.01, text, ha=‘center’)
设置x轴刻度标签
plt.xticks(range(X_train.shape[1]), feature_names[indices], rotation=90)
plt.xlim([-1, X_train.shape[1]])
plt.ylim(0.0, np.max(importances) + 0.05)
添加标签和标题
plt.xlabel(‘Feature’)
plt.ylabel(‘Importance’)
plt.title(‘Random Forest Feature Importance’)
自动调整布局并显示图形
plt.tight_layout()
plt.show()
<自动选择重要特征>
应用特征选择算法
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
使用SelectFromModel进行特征选择
sfm = SelectFromModel(rf_classifier, threshold=‘median’) # 阈值可选,比如threshold=0.1
sfm.fit(X_train, y_train)
选出5个重要特征
X_train_selected = sfm.transform(X_train)
X_test_selected = sfm.transform(X_test)
查看选中的特征
selected_features = X_train.columns[sfm.get_support()]
重新建立模型并在选中特征上进行训练
rf_classifier_selected = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_classifier_selected.fit(X_train_selected, y_train)
在测试集上进行预测
y_pred_selected = rf_classifier_selected.predict(X_test_selected)
评估模型性能
accuracy_selected = accuracy_score(y_test, y_pred_selected)
打印选中的特征和模型评估结果
print(“Selected Features:”, list(selected_features))
print(“Model Accuracy with Selected Features:”, accuracy_selected)
自动选择了 7 个重要特征,其中脯氨酸和酒精含量位列前两。这与手动分析特征重要性的结果是一致的。通过运行可以发现,结果和13个特征的方法相当,Cool…
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打完收工 [ 抱拳礼 ]星辰大海,江湖再会,溜了溜了~
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大语言模型LLM基础:推理/不同模型/量化对显存、推理速度和性能的影响
通过本文,你将了解以下几个方面的内容: 要运行一个LLM需要多少显存?(我的GPU可以运行多大LLM?)不同LLM推理速度如何?量化对显存、推理速度和性能的影响?vLLM、DeepSeed等工具的加速…...
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2024年6月个人工作生活总结
title: 2024年6月个人工作生活总结 urlname: code-for-2024-06 tags: 代码积累知识总结 categories:我的程序代码 date: 2024-06-30 00:00:00 photos:gallery/tech/c2.jpg 本文为 2024年6月工作生活总结。 研发编码 编码和注释 因某些需要,重拾了2019年的工程代码…...
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华为仓颉语言:编程语言的新篇章
💝💝💝欢迎莅临我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:「stormsha的主页」…...
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质感提升,智能化看齐新势力,魏牌蓝山智驾版实拍
说起魏牌蓝山,不知道大家还记不记得它,这是去年4月上市的一款插电混动、大6座SUV,主打30万级豪华市场。今天呢我们来到一个天台,来看看它的最新版本——蓝山智驾版。一句话点评蓝山智驾版:车内的科技感与高级感有较高水准,明显是朝着新势力“开炮”。优势:1、内饰改动较大…...
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vb.net,C#强制结束进程,“优雅”的退出方式
在VB.NET中,Application.Exit()和Environment.Exit(0)都用于结束程序,但它们的使用场景和背后的逻辑略有不同。 **Application.Exit()**: Application.Exit()通常用于Windows Forms应用程序中。当调用Application.Exit()时,它会触…...
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组件的传参等
一:组件的生命周期函数 组件的生命周期函数: created只是创建了组件内的实例对象 attached,给组件实例绑定了属性,绑定到页面节点树之后 ready准备好渲染之后,还未渲染之前 moved组件实例被移动到另一个位置后执行 detached在整个组件被被移除执行 error执行的时候,组件内…...
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福建聚鼎科技:装饰画生意到底有没有前景
在当今社会,随着人们生活水平的提高和审美需求的多样化,家居装饰行业迎来了新的发展机遇。装饰画作为家居装饰的重要组成部分,其市场前景备受关注。那么,装饰画生意到底有没有前景呢? 从市场需求的角度来看,装饰画市场…...
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计算机三级 网络技术
一、边界网关协议BGP BGP是边界网关协议,是外部而不是内部网关协议(是不同自治系统的路由器之间使用的协议)一个BGP发言人使用TCP(不是UDP)与其自治系统的BGP发言人交换路由信息。BGP协议交换路由由信息的节点数是以自…...
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视创云展「VR直播」是什么?有哪些功能和应用场景?
视创云展「VR直播」通过“3D沉浸式展厅直播高互动感”的创新玩法,使企业随时随地举办一场低成本、高互动、能获客的元宇宙直播活动成为可能。「VR直播」能实现3D展厅内VR场景漫游,更结合音视频交互、同屏互动等新功能,为用户带来更沉浸的虚拟…...