machine-learning - 如何使用权重在逻辑回归中获得特征重要性？

我有一个评论集，它的类别标签为正/负。我正在将Logistic回归应用于该评论数据集。首先，我要转换成单词的单词袋。这里 sorted_data ['Text'] 是评论和 final_counts 是稀疏矩阵

count_vect = CountVectorizer()
final_counts = count_vect.fit_transform(sorted_data['Text'].values)
standardized_data = StandardScaler(with_mean=False).fit_transform(final_counts)

将数据集分为训练和测试

X_1, X_test, y_1, y_test = cross_validation.train_test_split(final_counts, labels, test_size=0.3, random_state=0)
X_tr, X_cv, y_tr, y_cv = cross_validation.train_test_split(X_1, y_1, test_size=0.3)

我正在按照以下方法应用逻辑回归算法

optimal_lambda = 0.001000
log_reg_optimal = LogisticRegression(C=optimal_lambda)

# fitting the model
log_reg_optimal.fit(X_tr, y_tr)

# predict the response
pred = log_reg_optimal.predict(X_test)

# evaluate accuracy
acc = accuracy_score(y_test, pred) * 100
print('\nThe accuracy of the Logistic Regression for C = %f is %f%%' % (optimal_lambda, acc))

我的体重是

weights = log_reg_optimal.coef_ .   #<class 'numpy.ndarray'>

array([[-0.23729528, -0.16050616, -0.1382504 , ...,  0.27291847,
         0.35857267,  0.41756443]])
(1, 38178) #shape of weights

我想获得功能的重要性，即；高权重的前100个功能。谁能告诉我如何获得它们？

最佳答案

研究线性分类模型中给定特征/参数的“影响”或“重要”的一种方法是考虑系数的幅度。

这是最基本的方法。 用于查找特征重要性或参数影响的其他技术可以提供更多的见解，例如使用 p值， bootstrap 分数，各种“判别式索引”等。

在这里，您已经标准化了数据，因此直接使用此:

weights = log_reg_optimal.coef_
abs_weights = np.abs(weights)

print(abs_weights)

如果查看原始的weights，则负系数表示相应特征的较高值会将分类推向负类。

编辑1

示例显示如何获取功能名称:

import numpy as np

#features names
names_of_variables =np.array(['a','b','c','d'])

#create random weights and get the magnitude
weights = np.random.rand(4)
abs_weights = np.abs(weights)

#get the sorting indices
sorted_index = np.argsort(abs_weights)[::-1]

#check if the sorting indices are correct
print(abs_weights[sorted_index])

#get the index of the top-2 features
top_2 = sorted_index[:2]

#get the names of the top 2 most important features
print(names_of_variables[top_2])

关于machine-learning - 如何使用权重在逻辑回归中获得特征重要性？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51462979/