如何使用决策树中的 feature_importances_ 删除所有非零重要特征？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何使用决策树中的 feature_importances_ 删除所有非零重要特征？

【英文标题】：How to remove all non zero important features using feature_importances_ in Decision Tree?

【发布时间】：2020-09-26 05:25:19

【问题描述】：

我正在尝试构建一个新的数据集进行分析，我需要从原始数据集中删除所有非零重要特征。

预处理后我的数据集形状为 (61176, 13047)。

我发现所有特征的特征重要性如下：

clf_features = DecisionTreeClassifier(min_samples_split=2,class_weight = 'balanced')
clf_features.fit(x_trn_tfidf, y_train)

我得到了 numpy 数组中所有特征的特征重要性。

现在我需要删除所有非零的重要特征（例如小于 0.001 的值）并创建一个新数据集。

有人可以建议怎么做吗？

【参考方案1】：

试试这个：

x_trn_tfidf[:,clf_features.feature_importance_ >= 0.001]

注意：这将返回重要性值大于或等于0.001的所有特征。