本文介绍了如何在本网站的RandomForestRegressor中订购&Quot；Feature_Importance_&Quot的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
如果我运行一个模型(在本例中名为clf)，我会得到如下所示的输出。如何将其与用于训练分类器的功能输入绑定？>>> clf.feature_importances_
array([ 0.01621506, 0.18275428, 0.09963659,... ])
推荐答案
正如评论中提到的，顺序或功能重要性看起来是"x"输入变量的顺序(我已将其从Pandas转换为Python本机数据结构)。我使用此代码生成一个类型列表，如下所示：(FEATURE_NAME，FEATURE_IMPORITY)。
zip(x.columns, clf.feature_importances_)
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