使用排列重要性绘制前 n 个特征答案

【问题标题】：Plotting top n features using permutation importance使用排列重要性绘制前 n 个特征
【发布时间】：2021-11-13 14:50:09
【问题描述】：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.inspection import permutation_importance
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder


result = permutation_importance(rf,
                                X_test,
                                y_test,
                                n_repeats=10,
                                random_state=42,
                                n_jobs=2)
sorted_idx = result.importances_mean.argsort()
        

fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(result.importances[sorted_idx].T,
           vert=False,
           labels=X_test.columns[sorted_idx])

ax.set_title("Permutation Importances (test set)")
fig.tight_layout()
plt.show()

在上面的代码中，取自文档中的this example，有没有办法只绘制前 3 个特征而不是所有特征？

【问题讨论】：

这实际上与 scikit-learn 无关，并且有太多样板代码无法到达定义 rf、X_test 和 y_test 的地步。即便如此，这里的任何代码都不重要，因为这个问题归结为“我如何从列表中获取最后一个 n 元素”，这是 here 的答案，可能还有很多其他地方。但是，因为有赏金，所以问题仍然悬而未决。

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

argsort “返回对数组进行排序的索引”，因此这里sorted_idx 包含按最重要到最重要的顺序排列的特征索引。由于您只需要 3 个最重要的特征，因此只取最后 3 个索引：

sorted_idx = result.importances_mean.argsort()[-3:]
# array([4, 0, 1])

那么绘图代码可以保持原样，但现在它只会绘制前 3 个特征：

# unchanged
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 3))
ax.boxplot(result.importances[sorted_idx].T,
           vert=False, labels=X_test.columns[sorted_idx])
ax.set_title("Permutation Importances (test set)")
fig.tight_layout()
plt.show()

请注意，如果您希望保持 sorted_idx 不变（例如，在代码的其他地方使用完整索引），

将sorted_idx 更改为sorted_idx[-3:] 内联：

sorted_idx = result.importances_mean.argsort() # unchanged

ax.boxplot(result.importances[sorted_idx[-3:]].T, # replace sorted_idx with sorted_idx[-3:]
           vert=False, labels=X_test.columns[sorted_idx[-3:]]) # replace sorted_idx with sorted_idx[-3:]

或将过滤后的索引存储在单独的变量中：

sorted_idx = result.importances_mean.argsort() # unchanged
top3_idx = sorted_idx[-3:] # store top 3 indices

ax.boxplot(result.importances[top3_idx].T, # replace sorted_idx with top3_idx
           vert=False, labels=X_test.columns[top3_idx]) # replace sorted_idx with top3_idx

【讨论】：