Определите наиболее важную функцию для каждого класса для случайного леса, используя gridsearchcv - PullRequest
Новая
       31

Определите наиболее важную функцию для каждого класса для случайного леса, используя gridsearchcv

0 голосов
/ 13 октября 2019

Я хочу выяснить, уникальные функции для каждого класса. Я использую Random Forest с помощью GridSearchCV.

Какой будет хороший алгоритм выбора функции или эвристика, которая может это сделать?

Вот мой код: 

rf = RandomForestClassifier()

rf_random = RandomizedSearchCV(estimator = rf, param_distributions = random_grid, n_iter = 50, cv = 3, verbose=2, random_state=40, n_jobs = -1)

# Fit the random search model
rf_random.fit(X_train, y_train)
best_random = rf_random.best_estimator_

random_accuracy = evaluate(best_random,  X_test, y_test)

import pandas as pd
feature_importances = pd.DataFrame(best_random.feature_importances_,
                                   index = X_train.columns,
                                    columns=['importance']).sort_values('importance', ascending=False)

Ноон дает лучшие функции вместе.

Как я могу получить лучшие функции для класса с именами классов? Мои имена классов: «A», «B», «C»

...