ML之PFI(eli5)：基于mpg汽车油耗数据集利用RF随机森林算法和PFI置换特征重要性算法实现模型特征可解释性排序
ML之PFI(eli5)：基于mpg汽车油耗数据集利用RF随机森林算法和PFI置换特征重要性算法实现模型特征可解释性排序
目录
基于mpg数据集利用RF随机森林算法和PFI置换特征重要性算法实现模型特征可解释性排序
# 1、定义数据集
# 2、数据集预处理
# 3、模型建立和训练
# 3.1、数据集切分
# 4、对模型进行PFI可视化
# T1、基于模型本身的解释—如随机森林树模型，但模型可能会存在偏差
# T2、基于模型度量的解释—PFI置换特征重要性并可视化
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ML之PFI(eli5)：基于mpg汽车油耗数据集利用RF随机森林算法和PFI置换特征重要性算法实现模型特征可解释性排序实现
基于mpg汽车油耗数据集利用RF随机森林算法和PFI置换特征重要性算法实现模型特征可解释性排序
# 1、定义数据集
| mpg | cylinders | displacement | horsepower | weight | acceleration | model_year | origin | name |
| 18 | 8 | 307 | 130 | 3504 | 12 | 70 | usa | chevrolet chevelle malibu |
| 15 | 8 | 350 | 165 | 3693 | 11.5 | 70 | usa | buick skylark 320 |
| 18 | 8 | 318 | 150 | 3436 | 11 | 70 | usa | plymouth satellite |
| 16 | 8 | 304 | 150 | 3433 | 12 | 70 | usa | amc rebel sst |
| 17 | 8 | 302 | 140 | 3449 | 10.5 | 70 | usa | ford torino |
# 2、数据集预处理
before (398, 9)mpg cylinders displacement ... model_year origin name
0 18.0 8 307.0 ... 70 usa chevrolet chevelle malibu
1 15.0 8 350.0 ... 70 usa buick skylark 320
2 18.0 8 318.0 ... 70 usa plymouth satellite
3 16.0 8 304.0 ... 70 usa amc rebel sst
4 17.0 8 302.0 ... 70 usa ford torino[5 rows x 9 columns]
after dropna and drop (392, 8)mpg cylinders displacement ... acceleration model_year origin
0 18.0 8 307.0 ... 12.0 70 usa
1 15.0 8 350.0 ... 11.5 70 usa
2 18.0 8 318.0 ... 11.0 70 usa
3 16.0 8 304.0 ... 12.0 70 usa
4 17.0 8 302.0 ... 10.5 70 usa# 3、模型建立和训练
# 3.1、数据集切分
X_feature_ns： ['mpg', 'cylinders', 'displacement', 'horsepower', 'weight', 'acceleration', 'model_year']
# 4、对模型进行PFI可视化
# T1、基于模型本身的解释—如随机森林树模型，但模型可能会存在偏差
<style>table.eli5-weights tr:hover {filter: brightness(85%);}
</style><table class="eli5-weights eli5-feature-importances" style="border-collapse: collapse; border: none; margin-top: 0em; table-layout: auto;"><thead><tr style="border: none;"><th style="padding: 0 1em 0 0.5em; text-align: right; border: none;">Weight</th><th style="padding: 0 0.5em 0 0.5em; text-align: left; border: none;">Feature</th></tr></thead><tbody><tr style="background-color: hsl(120, 100.00%, 80.00%); border: none;"><td style="padding: 0 1em 0 0.5em; text-align: right; border: none;">0.2846± 0.2878</td><td style="padding: 0 0.5em 0 0.5em; text-align: left; border: none;">displacement</td></tr><tr style="background-color: hsl(120, 100.00%, 85.66%); border: none;"><td style="padding: 0 1em 0 0.5em; text-align: right; border: none;">0.1770± 0.2423</td><td style="padding: 0 0.5em 0 0.5em; text-align: left; border: none;">weight</td></tr><tr style="background-color: hsl(120, 100.00%, 86.61%); border: none;"><td style="padding: 0 1em 0 0.5em; text-align: right; border: none;">0.1604± 0.1535</td><td style="padding: 0 0.5em 0 0.5em; text-align: left; border: none;">horsepower</td></tr><tr style="background-color: hsl(120, 100.00%, 87.85%); border: none;"><td style="padding: 0 1em 0 0.5em; text-align: right; border: none;">0.1397± 0.1684</td><td style="padding: 0 0.5em 0 0.5em; text-align: left; border: none;">mpg</td></tr><tr style="background-color: hsl(120, 100.00%, 89.82%); border: none;"><td style="padding: 0 1em 0 0.5em; text-align: right; border: none;">0.1085± 0.0800</td><td style="padding: 0 0.5em 0 0.5em; text-align: left; border: none;">acceleration</td></tr><tr style="background-color: hsl(120, 100.00%, 92.40%); border: none;"><td style="padding: 0 1em 0 0.5em; text-align: right; border: none;">0.0715± 0.0545</td><td style="padding: 0 0.5em 0 0.5em; text-align: left; border: none;">model_year</td></tr><tr style="background-color: hsl(120, 100.00%, 93.41%); border: none;"><td style="padding: 0 1em 0 0.5em; text-align: right; border: none;">0.0583± 0.1736</td><td style="padding: 0 0.5em 0 0.5em; text-align: left; border: none;">cylinders</td></tr></tbody>
</table>
# T2、基于模型度量的解释—PFI置换特征重要性并可视化
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