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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Lightgbmで特徴量の重要度を出力しようとするとエラーになります。。

python_2019

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2020/08/11 03:20

以下のように特徴量の重要度を出力しようとする何故かとエラーになります。
原因がよくわからず悩んでいます。。
お詳しい方、お助けください。。

#特徴量の重要度を表示 f_importance = np.array(gbm.feature_importance( importance_type='gain' )) # 特徴量重要度の算出 f_importance = f_importance / np.sum(f_importance) # 正規化(合計を「1」にする。必要ない場合はコメントアウト) df_importance = pd.DataFrame({'変数':df_X.columns, '重要度 (合計=1)':f_importance}) df_importance = df_importance.sort_values('重要度 (合計=1)', ascending=False) # 降順ソート #df_importance['重要度 (合計=1)'] = df_importance['重要度 (合計=1)'].astype(np.float64) pd.options.display.float_format='{:.6f}'.format df_importance
AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-45-2ef4a33de75d> in <module> 1 #特徴量の重要度を表示 2 ----> 3 f_importance = np.array(gbm.feature_importance_( importance_type='gain' )) # 特徴量重要度の算出 AttributeError: 'LGBMClassifier' object has no attribute 'feature_importance'

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LGBMClassifierの時は
feature_importances_ 属性を用いますね

公式Doc
lightgbm.LGBMClassifier

参考記事
light GBMでimportanceを出す

投稿2020/08/11 09:11

aokikenichi

総合スコア2240

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