Важность графического объекта в sklearn RandomForestRegressor

Question

Я новичок в науке о данных.Я пытаюсь определить рейтинг важности функций для моего набора данных.Я уже применил Случайный лес и получил вывод.

Вот мой код:

# importing libraries

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# importing dataset

dataset=pd.read_csv('Churn_Modelling.csv')
X = dataset.iloc[:,3:12].values
Y = dataset.iloc[:,13].values

#encoding catagorical data

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

#country
labelencoder_X_1= LabelEncoder()
X[:,1]=labelencoder_X_1.fit_transform(X[:,1])

#gender
labelencoder_X_2= LabelEncoder()
X[:,2]=labelencoder_X_2.fit_transform(X[:,2])

onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features=[0])
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()


#spliting dataset into test set and train set

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.20)

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=20, random_state=0)  
regressor.fit(X_train, y_train) 

В части важности я почти скопировал пример, показанный в: https://scikit -learn.org / stable / auto_examples / ensemble / plot_forest_importances.html

Вот код:

#feature importance
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier

importances = regressor.feature_importances_
std = np.std([tree.feature_importances_ for tree in regressor.estimators_],
             axis=0)
indices = np.argsort(importances)[::-1]
print("Feature ranking:")

for f in range(X.shape[1]):
    print("%d. feature %d (%f)" % (f + 1, indices[f], importances[indices[f]]))

# Plot the feature importances of the forest
plt.figure()
plt.title("Feature importances")
plt.bar(range(X.shape[1]), importances[indices],
       color="r", yerr=std[indices], align="center")
plt.xticks(range(X.shape[1]), indices)
plt.xlim([-1, X.shape[1]])
plt.show()

Я ожидаю вывод, показанный в документации.Кто-нибудь может мне помочь ?Заранее спасибо.

Мой набор данных здесь:

Answer 1

У вас много функций, и вы не можете увидеть их на одном сюжете. Просто нарисуйте некоторые из них.

Здесь я нанесу первые 20 самых важных:

# Plot the feature importances of the forest
plt.figure(figsize=(18,9))
plt.title("Feature importances")
n=20
_ = plt.bar(range(n), importances[indices][:n], color="r", yerr=std[indices][:n])
plt.xticks(range(n), indices)
plt.xlim([-1, n])
plt.show()

Мой код, если он вам нужен: https://filebin.net/be4h27swglqf3ci3

Выход: