ランダムフォレストでfeature_namesの定義・設定

Question

pythonでランダムフォレストのコードをサイトから書いていますが，
寄与率の計算の際にfeature_namesの定義をしたいのですが方法がわかりません。

以下のエクセルcsvを読み込んで，A,B,C,・・・・・をfeature_namesとして設定したいです。
よろしくお願いいたします。

特徴量の寄与率を計算

importances = clf.feature_importances_
print("{0:<20}".format ("feature names"), "importances")

feature_names = df8.feature_names
for (feature_name, importance) in zip(feature_names, importances):
print("{0:<20}".format (feature_name), importance)

Comments

[meg_]

「寄与率の計算の際に」←コードを提示してください。

[退会済みユーザー]

計算で用いる部分を追加しました。

[aokikenichi]

ご質問の意味がわかりません
feature_namesは通常は説明変数のカラム名になると思います

それとは変えたいということでしょうか
どういう出力を期待されて、どういう出力になってしまっていて困られているのかがわかりません

[退会済みユーザー]

なにもせずA,B,Cとして設定されるということでしょうか。
すみません。私自身あまり整理できておらず，，，

期待している結果は，0，1，2，，のデータが説明変数A，B,,,,によって三つに分類され，A,B,C，，，のどの値が効いているかを出力することです。

[can110]

「df8」が何を表しているのか不明です。
一部分ではなく第三者が実行、検証できるコードを提示ください。

Answer 1

質問が把握できていないかもしれませんが、やりたいことは以下のようなことでしょうか。参考まで。

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

import pandas as pd

# アイリスデータ
df = pd.read_csv('http://home.a00.itscom.net/hatada/ml/data/iris.csv', encoding='shift_jis')
X = df.iloc[:, 0:4].values
y = pd.Categorical(df.iloc[:,4]).codes

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

clf_rf = RandomForestClassifier()
clf_rf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf_rf.predict(X_test)

accu = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('accuracy = {:>.4f}'.format(accu))

# Feature Importance
fti = clf_rf.feature_importances_

feature_names = df.columns[0:4]

print('Feature Importances:')
for i, feat in enumerate(feature_names):
    print('\t{0:20s} : {1:>.6f}'.format(feat, fti[i]))
"""
accuracy = 0.9333
Feature Importances:
        がく片                  : 0.089579
        がく片幅                 : 0.026769
        花びら                  : 0.435210
        花びら幅                 : 0.448442
"""

Comments

[退会済みユーザー]

元データが見れたので助かりました。ありがとうございます。

Answer 2

ご自身で整理されてない質問は回答しにくいです
特徴量の寄与率は重要度のことかと思いますが分かりやすい記事が多数ありますのでまずはそれをご覧ください

ランダムフォレスト系ツールで特徴量の重要度を測る

Comments

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。参考にさせていただきます