中级
提取随机森林特征重要性前20名
未完成
中级参考
代码结构已给出,请填写 ____ 处
def solve():
from pyodide.http import open_url
from io import StringIO
loans_featured_csv = open_url(____).read()
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from io import StringIO
df = pd.read_csv(StringIO(____))
num_cols=[c for c in df.select_dtypes(____).columns if c not in ['____','____'] and not c.endswith(____)]
X=df[num_cols].fillna(____); y=df['____']
X_tr,X_te,y_tr,y_te=train_test_split(____)
rf=RandomForestClassifier(____)
rf.fit(____)
imp=pd.DataFrame({'____':num_cols,'____':rf.feature_importances_.round(____)})
print(imp.nlargest(____,'____').to_string(____))
示例
输入
solve()
期望输出
feature importance
interestRate 0.0491
income_to_loan 0.0455
payment_pressure 0.0435
acc_util 0.0430
risk_index 0.0425
revolUtil 0.0424
credit_history_months 0.0424
dti 0.0397
log_revolBal 0.0392
installment 0.0387
revolBal 0.0383
log_income 0.0343
annualIncome 0.0341
totalAcc 0.0341
subGrade 0.0340
regionCode 0.0333
loanAmnt 0.0305
openAcc 0.0283
issue_month 0.0275
issue_year 0.0219
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