以房屋价格预测为例续-----计算特征的相对重要性

• • 实验内容
  • 实验步骤
  • 源代码
  • 实验结果
• 总结

实验内容

在1.9节使用普通的决策树回归器和带AdaBoost算法的决策树回归器预测房屋价格的基础上，判断13个特征中哪个特征对结果的影响最大

实验步骤

(1) 创建一个新的Python文件housing.py，然后加入下面的代码

import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import mean_squared_error,explained_variance_score
from sklearn.utils import shuffle
import matplotlib.pyplot as plt

(2) 使用scikit-learn上数据接口加载网上的标准房屋价格数据库

housing_data = datasets.load_boston()# 加载数据

(3) 接下来把输入数据与输出结果分成不同的变量。我们可以通过shuffle函数把数据的顺 序打乱：

X, y = shuffle(housing_data.data, housing_data.target, random_state=7)# random_state 控制如何打乱数据

(4) 接下来把数据 分成训练数据集和测试数据集，其中80%的数据用于训练，剩余20%的数据用于测试：

num_training = int(0.8*len(X))
X_train, y_train = X[:num_training], y[:num_training]
X_test, y_test = X[num_training:], y[num_training:]

(5) 现在已经可以拟合一个决策树回归模型了。选一个最大深度为4的决策树，这样可以限制 决策树不变成任意深度：

dt_regressor = DecisionTreeRegressor(max_depth=4)
dt_regressor.fit(X_train, y_train)

(6) 再用带AdaBoost算法的决策树回归模型进行拟合

ab_regressor = AdaBoostRegressor(DecisionTreeRegressor(max_depth=4),
                                 n_estimators=400, random_state=7)
# 第一个参数是基分类器，n_estimators 基分类器循环次数，random_state随机种子设置
ab_regressor.fit(X_train, y_train)

(7) 定义一个函数plot_feature_importances来画出条形图

def plot_feature_importances(feature_importances, title, feature_names):
    # Normalize the importance values
    feature_importances = 100.0 * (feature_importances / max(feature_importances))

    # Sort the values and flip them
    index_sorted = np.flipud(np.argsort(feature_importances))

    # Arrange the X ticks
    pos = np.arange(index_sorted.shape[0]) + 0.5

    # Plot the bar graph
    plt.figure()
    plt.bar(pos, feature_importances[index_sorted], align='center')
    plt.xticks(pos, feature_names[index_sorted])
    plt.ylabel('Relative Importance')
    plt.title(title)
    plt.show()

(8) 画出特征的相对重要性

# 画出特征的相对重要性
plot_feature_importances(dt_regressor.feature_importances_,
            'Decision Tree regressor', housing_data.feature_names)
plot_feature_importances(ab_regressor.feature_importances_,
            'AdaBoost regressor', housing_data.feature_names)

源代码

链接：https://pan.baidu.com/s/1HDGkKWiE3Sqig8ACBsLuOg
提取码：f64x
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实验结果

总结

1. 可以看出两种决策树得出的最重要的特征不一样。在普通决策树中，RM是主要决定房屋价格的特征，而在AdaBoost决策树中，LSTAT是决定房屋价格的主要特征。
2. 相比于普通的决策树，带AdaBoost的决策树得出的结论更符合实际情况。

标签：plt,regressor,例续,feature,-----,import,importances,决策树
来源： https://blog.csdn.net/weixin_43689805/article/details/111316981