从 OneVsRestClassifier 获取随机森林 feature_importances_ 用于多标签分类
Getting Random Forest feature_importances_ from OneVsRestClassifier for Multi-label classification
我正在使用 OneVsRestClassifier 解决多标签分类问题。我正在将 RandomForestClassifier 传递给它。
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = OneVsRestClassifier(RandomForestClassifier(random_state=0,class_weight='auto',min_samples_split=10,n_estimators=50))
clf.fit(train,dv_train)
print clf.feature_importances_
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'OneVsRestClassifier' object has no attribute 'feature_importances_'
如何获取 OneVsRestClassifier 中每个随机森林的特征重要性?
OneVsRestClassifier
具有属性 estimators_
:n_classes 估计器列表
所以要得到第i
个RandomForest
的特征重要性
print clf.estimators_[i].feature_importances_
我正在使用 OneVsRestClassifier 解决多标签分类问题。我正在将 RandomForestClassifier 传递给它。
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = OneVsRestClassifier(RandomForestClassifier(random_state=0,class_weight='auto',min_samples_split=10,n_estimators=50))
clf.fit(train,dv_train)
print clf.feature_importances_
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'OneVsRestClassifier' object has no attribute 'feature_importances_'
如何获取 OneVsRestClassifier 中每个随机森林的特征重要性?
OneVsRestClassifier
具有属性 estimators_
:n_classes 估计器列表
所以要得到第i
个RandomForest
print clf.estimators_[i].feature_importances_