在python中使用Adaboost选择Importantfeature

Question

我想选择adaboost的重要功能。我发现“yellowbrick.model_selection”非常适合这项工作。我用了这个密码。但它有问题。 ValueError:无法将输入数组从形状（260200）广播到形状（1）
我的特征向量每幅图像有1*260200。我无法理解adaboost是如何制作模型的，所以我无法调试代码。 你能帮我吗？ 非常感谢：）

   from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
   from yellowbrick.model_selection import FeatureImportances

    model = AdaBoostClassifier(n_estimators=10, random_state=1)
    model.fit(X_train, Y_train)
    visualizer = FeatureImportances(model)
    visualizer.show()

Answer 1

这段代码，为每个功能进行排名

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

ab_model = AdaBoostClassifier(n_estimators=20,random_state=0)
ab_model.fit(x_train, y_train)
importances = ab_model.feature_importances_
non_zero=np.nonzero(importances)

non_zero是表示重要特征的U指数的向量。 好卢克