如何在 python 中绘制图形，如 R 中的 varImpPlot() 方法图，用于绘制随机森林中的重要变量？

【问题标题】：How to plot the graph in python like varImpPlot() method plots in R ,for plotting the important variables in Random forest?如何在 python 中绘制图形，如 R 中的 varImpPlot() 方法图，用于绘制随机森林中的重要变量？
【发布时间】：2018-02-22 22:08:20
【问题描述】：

我的数据包含大约 370 个特征，并且我已经建立了一个随机森林模型来获取重要特征，但是当我绘制时我无法弄清楚要考虑的特征，因为 370 个特征在 x 中看起来非常笨拙-轴。

谁能帮我在python中绘制图表，就像varImpPlot()在R中绘制的图表。

【问题讨论】：

标签： python r matplotlib machine-learning random-forest

【解决方案1】：

在 R 的 randomForest 包中，varImpPlot() 绘制最重要的前 30 个变量，您可以在 python 中进行类似操作，使用来自sklearn help page 的示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

X, y = make_classification(n_samples=1000,
                           n_features=370,
                           n_informative=16,
                           n_classes=2,
                           random_state=0)

forest = RandomForestClassifier(random_state=0)
forest.fit(X, y)

要绘制它，我们可以将重要性分数放入一个 pd.Series 并绘制前 30 个：

importances = pd.Series(forest.feature_importances_,index=X.columns)
importances = importances.sort_values()
importances[-30:].plot.barh()

【讨论】：