怎么将随机森林的特征重要性和特征名对应上

Posted 2023-05-01

参考技术A 你用的是python吗？还是其他软件？
以python中的算法为例(假设训练集是个3X3的矩阵)，导入的训练集中特征的排序假如是A，B，C（矩阵第一列为A，第二为B，第三为C）,假设结果产生的重要性给出的数据为[0.2 0.3 0.5]，那么对应的A重要性为0.2，B：0.3, C：0.5 参考技术B 数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。 数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。数据和信息是不可分离的，数据是信息的表达，信息是数据的内涵。

带有列名的pyspark随机森林分类器特征重要性

【中文标题】带有列名的pyspark随机森林分类器特征重要性

【英文标题】：pyspark random forest classifier feature importance with column names

【发布时间】：2019-06-17 20:52:17

【问题描述】：

我正在尝试使用列名来绘制随机森林分类器的特征重要性。我正在使用 Spark 2.3.2 和 Pyspark。

输入 X 是句子，我使用 tfidf (HashingTF + IDF) + StringIndexer 来生成特征向量。

我已将所有阶段都包含在管道中。

regexTokenizer = RegexTokenizer(gaps=False,  \
                        inputCol= raw_data_col, \
                        outputCol= "words",  \
                        pattern="[a-zA-Z_]+", \
                        toLowercase=True, \
                        minTokenLength=minimum_token_size)

hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=number_of_feature)
idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol= feature_vec_col)

indexer = StringIndexer(inputCol= label_col_name, outputCol= label_vec_name)
converter = IndexToString(inputCol='prediction', outputCol="original_label", labels=indexer.fit(df).labels)

feature_pipeline = Pipeline(stages=[regexTokenizer, hashingTF, idf, indexer])

estimator = RandomForestClassifier(labelCol=label_col, featuresCol=features_col, numTrees=100)

pipeline = Pipeline(stages=[feature_pipeline, estimator, converter])

model = pipeline.fit(df)

将特征重要性生成为

rdc = model.stages[-2]
print (rdc.featureImportances)

到目前为止一切顺利，但是当我尝试使用this 和this 中的示例将特征重要性映射到特征列时，问题如下

attrs = sorted((attr["idx"], attr["name"]) for attr in (chain(*df_pred.schema["featurescol"].metadata["ml_attr"]["attrs"].values())))

[(name, rdc.featureImportances[idx])
   for idx, name in attrs
   if dtModel_1.featureImportances[idx]]

我在 ml_attr 上得到关键错误

KeyError: 'ml_attr'

打印的字典，

print (df_pred.schema["featurescol"].metadata)

它是空的

对我做错了什么有什么想法吗？如何获取列名称的特征重要性。

谢谢

【参考方案1】：

我无法解决空元数据问题，但要使用列名映射随机森林分类器的特征重要性 - 我通过以下代码得到它：

feature_importances = model.stages[-2].featureImportances
feature_imp_array = feature_importances.toArray()

feat_imp_list = []
for feature, importance in zip(tf_model.vocabulary, feature_imp_array):
    feat_imp_list.append((feature, importance))

feat_imp_list = sorted(feat_imp_list, key=(lambda x: x[1]), reverse=True)

top_features = feat_imp_list[0:50]