我有一个专注于二进制分类的具有5K(和60个要素)记录的数据集。
请注意,此solution在这里不起作用
我正在尝试使用Permutation Feature Importance
生成功能重要性。但是,出现以下错误。您能否看一下我的代码,让我知道我是否在犯任何错误?
import eli5
from eli5.sklearn import PermutationImportance
logreg =LogisticRegression()
model = logreg.fit(X_train_std, y_train)
perm = PermutationImportance(model, random_state=1)
eli5.show_weights(perm, feature_names = X.columns.tolist())
我收到如下所示的错误
AttributeError: 'PermutationImportance' object has no attribute 'feature_importances_'
您能帮我解决此错误吗?
如果您通过]查看PermutationImportance对象的属性,则>
ord(perm)
在您适合PI对象之后,您可以看到所有属性和方法BUT
,这意味着您需要执行以下操作:perm = PermutationImportance(model, random_state=1).fit(X_train,y)