Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn e TensorFlow

Florestas Aleatórias | 195

O Scikit-Learn calcula automaticamente esta pontuação para cada característica após o

treinamento, então dimensiona os resultados para que a soma de todas as importâncias

seja igual a 1. Você pode acessar o resultado utilizando a variável feature_importances_.

Por exemplo, o código a seguir treina um RandomForestClassifier no conjunto de

dados da íris (introduzido no Capítulo 4) e exibe cada importância desta característica.

Parece que as características mais importantes são o comprimento da pétala (44%) e a

largura (42%), enquanto, comparativamente, o comprimento e a largura da sépala são

menos importantes (11% e 2%, ...