基于特征排列的特征重要性计算及可视化Python实现

基于特征排列的特征重要性计算及可视化Python实现

在机器学习领域中，特征重要性是一项非常重要的任务。 特征重要性通常用于识别模型中对模型预测结果最有影响的特征。 在特征选择和模型优化中，特色重要性被广泛地应用，而特征重要性计算方法有很多种，其中之一便是特征排列法。

本篇文章将介绍如何使用Python实现基于特征排列的特征重要性计算及可视化。我们将使用Python数据分析库——pandas、numpy，以及scikit-learn的随机森林模型来演示该过程。

首先，我们需要导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.inspection import permutation_importance
import matplotlib.pyplot as plt

接着，我们可以载入所需要的数据，并对数据进行预处理（比如缺失值填充、异常值处理等），这里不再赘述。

然后，我们将数据分为训练集和测试集：

train = data.sample(frac=0.8, random_state=42) # 80% of data as training set
test = data.drop(train.index)

将数据分为训练集和测试集是为了验证特征重要性计算的准确性。

接下来，我们可以使用随机森林模型来计算特征重要性：

X_train = train.drop(columns=['y'])
y_train = train['y']

rf