随机森林中特征重要性分析方法：sklearn.ensemble实现

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，在处理分类和回归问题上表现出色。特征重要性分析是随机森林的一个重要应用，可以帮助我们确定哪些特征对预测结果的贡献最大。

在sklearn库中，我们可以使用ensemble模块中的RandomForestClassifier或RandomForestRegressor来实现随机森林。这两个类的fit方法支持特征重要性分析。

下面我们以一个分类问题为例，介绍特征重要性分析的方法。

首先，导入所需的库和数据集：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# load the iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

然后，我们可以创建一个随机森林分类器，并使用fit方法拟合数据集：

# create a random forest classifier with 100 trees
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)

接下来，我们可以使用feature_importances_属性获取特征重要性的值。这个属性返回一个数组，数组的长度等于特征的个数，每个元素代表对应特征的重要性：

# get feature importances
importances = rf.feature_importances_

我们可以将这些重要性值与特征名称对应起来，并按照重要性值进行降序排列：

# create a DataFrame to store feature importances
feature_importances = pd.DataFrame({'Feature': iris.feature_names, 'Importance': importances})
feature_importances = feature_importances.sort_values(by='Importance', ascending=False)

最后，我们可以打印出特征重要性的结论，即哪些特征对预测结果的贡献最大：

# print feature importance
print(feature_importances)

这段代码会输出如下结果：

             Feature  Importance
3   petal width (cm)    0.461643
2  petal length (cm)    0.415603
0  sepal length (cm)    0.095237
1   sepal width (cm)    0.027517

从结果中可以看出，花瓣的宽度和长度对于分类结果的影响最大，花萼的长度次之，而花萼的宽度对预测结果的贡献较小。

总结来说，通过使用sklearn中的ensemble模块，我们可以很方便地实现随机森林中的特征重要性分析。这个方法能够帮助我们确定哪些特征对预测结果具有更大的影响，提供了一种辅助特征选择的工具。