Scikit learn的随机森林回归中的“特征重要性”是如何排序的

Question

如果我运行一个模型（在本例中称为clf），我将得到如下所示的输出。如何将其与用于训练分类器的特征输入相关联？

>>> clf.feature_importances_

array([ 0.01621506,  0.18275428,  0.09963659,... ])

Answer 1

如注释中所述，顺序或特性的重要性似乎是“x”输入变量的顺序（我已经将其从Pandas转换为Python本地数据结构）。我使用此代码生成如下类型的列表：（feature_name，feature_importance）。

zip(x.columns, clf.feature_importances_)