Коэффициент функций в функции принятия решения. случайный лес

Question

Как я могу сделать, чтобы получить коэффициент функций в RandomForest(), как model.coef_ в логистической регрессии .?

model = GridSearchCV(estimator=classifier,  param_grid=grid_param,
                     scoring='roc_auc',
                     cv=5,
                     n_jobs=-1) 
best_model= model.fit(X_train, y_train)
best_model.feature_importances_

Answer 1

Random forest - это ансамбль decision trees, это не линейная модель. Склеарн обеспечивает важность индивидуальных особенностей, которые использовались для обучения случайного лесного классификатора или регрессора. К нему можно получить доступ следующим образом, и он возвращает массив десятичных дробей, сумма которых равна 1.

model.feature_importances_

Если вы хотите увидеть это в комбинации имен элементов, вы можете использовать zip(<feature names>, model.feature_importances_) и привести его к list.

Answer 2

Неясно, какой фреймворк вы используете, или даже если вы используете фреймворк ...

Но если вы используете sklearn, вы можете получить доступ к важности функции с помощью model.feature_importances_.