1.利用決策樹進行排序

步驟

• 導入數據；
• 建模
• 訓練
• 獲取變量重要性得分

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np from sklearn.datasets import load_wine from model_selection import train_test_split data = load_wine() # 下載數據 '''data.data.shape #數據變量 -> (178, 13)data.target # 類

總結

以上是生活随笔為你收集整理的特征选择——变量重要性排序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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