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python - MARS 特征重要性返回 null

问题描述

我一直在使用 Py-earth 模型，网址可以在这里找到：

并在此处遵循此教程：

我设法训练：

model = Earth(max_degree=2, penalty=0.5, minspan_alpha =1, endspan_alpha =1,allow_linear=False,check_every=1,verbose=True)
model.fit(X_train,y_train)

但是当model.summary_feature_importances(sort_by='gcv')使用时，它返回一个空数组，它不应该因为它在教程中提供了这样的结果：

            nb_subsets    gcv    rss
lstat       0.42          0.78   0.78   
rm          0.25          0.12   0.12   
crim        0.17          0.06   0.06   
dis         0.17          0.04   0.04   
black       0.00          0.00   0.00   
ptratio     0.00          0.00   0.00   
tax         0.00          0.00   0.00   
rad         0.00          0.00   0.00   
age         0.00          0.00   0.00   
nox         0.00          0.00   0.00   
chas        0.00          0.00   0.00   
indus       0.00          0.00   0.00   
zn          0.00          0.00   0.00

本教程可以在这里找到。

标签： pythonmachine-learningregression

解决方案

我遇到过同样的问题。

我相信你需要feature_importance_type在调用时设置参数Earth()。

尝试这个：

model = Earth(feature_importance_type='gcv', max_degree=2, penalty=0.5, minspan_alpha =1, endspan_alpha =1,allow_linear=False,check_every=1,verbose=True)
model.fit(X_train,y_train)

model.summary_feature_importances(sort_by='gcv')

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