Herausforderung: Implementierung eines Random Forest
In diesem Kapitel werden Sie einen Random Forest unter Verwendung desselben Titanic-Datensatzes erstellen.
Außerdem berechnen Sie die Kreuzvalidierungsgenauigkeit mit der Funktion cross_val_score().
Am Ende werden Sie die Feature-Wichtigkeiten ausgeben.
Das Attribut feature_importances_ enthält nur ein Array mit Wichtigkeiten, ohne den Namen eines Features anzugeben.
Um die Paare ('name', importance) auszugeben, können Sie die folgende Syntax verwenden:
for f in zip(X.columns, model.feature_importances_):
print(f)
Swipe to start coding
- Importieren Sie die
RandomForestClassifier-Klasse. - Erstellen Sie eine Instanz einer
RandomForestClassifier-Klasse mit Standardparametern und trainieren Sie sie. - Drucken Sie die Kreuzvalidierungsbewertung mit
cv=10des gerade erstelltenrandom_forestaus. - Drucken Sie die Wichtigkeit jedes Merkmals zusammen mit seinem Namen aus.
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