如何在 python 中将 eli5.show_weights 转换为数组/列表答案

【问题标题】：How to convert eli5.show_weights to an array/list in python如何在 python 中将 eli5.show_weights 转换为数组/列表
【发布时间】：2021-01-06 22:46:14
【问题描述】：

我是训练有素的模型，一切正常。我正在计算每个特征权重的排列重要性。我正在使用eli5.show_weights()，但它会将输出显示为html，但我需要将其转换为某种列表或数组，以便我可以访问这些值。

这是我的代码示例，为了简单起见，不包括 estimator's 代码部分：

import eli5
from eli5.sklearn import PermutationImportance

perm = PermutationImportance(estimator, random_state=1).fit(X_testdf, y_testdf)
eli5.show_weights(perm, feature_names = X_testdf.columns.tolist())

这很好用，但我需要将eli5.show_weights(..) 输出的值保存到数组或任何变量中，以便我可以访问这些值。

我也试过了，但没有成功

np.array(eli5.show_weights(perm, feature_names=X.columns.tolist()))

有人可以帮帮我吗？

【问题讨论】：

标签： python numpy scikit-learn permutation logistic-regression

【解决方案1】：

权重或特征重要性存储在排列对象中，因此您可以直接提取它们：

perm.feature_importances_

例如，这可以返回一个类似的数组

array([0.   , 0.008, 0.584, 0.172]) # Only the mean, not the Std.Dev.

如果您需要它们以及功能名称，您可以压缩名称和功能重要性：

 list(zip(X_test.columns.tolist(), perm.feature_importances_))

或者，您也可以将 HTML 显示转换回原始 HTML，然后使用 Pandas 读取。示例：

w = eli5.show_weights(perm, feature_names=feature_names)
result = pd.read_html(w.data)[0]
result

（iris 数据集的输出示例）

Weight          Feature
0.5840 ± 0.1170 petal_length
0.1720 ± 0.0697 petal_width
0.0080 ± 0.0196 sepal_width
0 ± 0.0000      sepal_length

虽然注意这里的Weight 列是一个字符串，所以你必须做一些进一步的操作。

【讨论】：

【解决方案2】：

我参考 tania 的帖子并使用以下代码获取列表。

result = [(x[0], x[1], x[2]) for x in zip(perm_import.feature_importances_, perm_import.feature_importances_std_, X_train.columns)]
result.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)

print(result)

【讨论】：