Python Sklearn - 解决 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'coef_' 错误

Python Sklearn - 解决 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'coef_' 错误

在使用 scikit-learn 库中的 RandomForestClassifier 构建模型时，您可能会遇到以下错误：

AttributeError: 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'coef_' 

这个错误信息表明 RandomForestClassifier 类没有名为 'coef_' 的属性。 让我们来解释一下为什么会发生这种情况以及如何解决它。

错误原因:

coef_ 属性通常用于线性模型（例如线性回归）中，它代表每个特征的系数。 然而，随机森林是一种基于决策树的非线性模型，它不计算特征系数。 因此， RandomForestClassifier 没有 'coef_' 属性。

解决方案:

如果您想了解随机森林模型中每个特征的重要性，可以使用 'feature_importances_' 属性。 该属性返回一个数组，其中包含每个特征的重要性分数。

以下是您原始代码的修正版本：

importances = rf.feature_importances_ 
plt.bar(range(len(importances)), importances)
plt.xticks(range(len(importances)), X.columns, rotation=90)
plt.show()

代码解释：

1. importances = rf.feature_importances_: 这行代码获取 rf 对象（您的随机森林模型）的特征重要性分数，并将其存储在 importances 变量中。
2. plt.bar(range(len(importances)), importances): 这行代码使用 Matplotlib 库的 plt.bar() 函数创建一个条形图。 range(len(importances)) 指定 x 轴的值，即特征的索引。 importances 数组包含每个特征的重要性分数，用作 y 轴的值。
3. plt.xticks(range(len(importances)), X.columns, rotation=90): 这行代码使用 plt.xticks() 函数设置 x 轴刻度标签。 第一个参数与上一行相同，第二个参数是输入数据 X 的列名。 rotation=90 参数指定刻度标签应旋转 90 度，以便于阅读。
4. plt.show(): 这行代码显示生成的图形。

通过使用 feature_importances_ 属性，您可以了解哪些特征对您的随机森林模型的预测能力贡献最大。