'numpy.ndarray' 对象没有属性 'columns'

Question

我试图找出随机森林分类任务的特征重要性。 但它给了我以下错误：

'numpy.ndarray' 对象没有属性 'columns'

这是我的代码的一部分：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline


# importing dataset

dataset=pd.read_csv('Churn_Modelling.csv')
X = dataset.iloc[:,3:12].values
Y = dataset.iloc[:,13].values

#spliting dataset into test set and train set

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.20)

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=20, random_state=0)  
regressor.fit(X_train, y_train) 

#feature importance

feature_importances = pd.DataFrame(rf.feature_importances_,index = X_train.columns,columns=['importance']).sort_values('importance',ascending=False)

我希望这应该为我的数据集的每一列提供特征重要性分数。 （注：原始数据为CSV格式）

Answer 1

所以X_train从出来train_test_split实际上是一个numpy的阵列，这将永远不会有一个列。 其次，当你从dataset创建X时，你要求的值是返回numpy.ndarry而不是df。

你需要改变你的路线

feature_importances = pd.DataFrame(rf.feature_importances_,index = X_train.columns,columns=['importance']).sort_values('importance',ascending=False)

至

columns_ = dataset.iloc[:1, 3:12].columns

feature_importances = pd.DataFrame(rf.feature_importances_,index = columns_,columns=['importance']).sort_values('importance',ascending=False)

Answer 2

用这个：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline


# importing dataset

dataset=pd.read_csv('Churn_Modelling.csv')
X = dataset.iloc[:,3:12].values
Y = dataset.iloc[:,13].values

#spliting dataset into test set and train set

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.20)

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=20, random_state=0)  
regressor.fit(X_train, y_train) 

#feature importance

feature_importances = pd.DataFrame(regressor.feature_importances_,index = dataset.columns,columns=['importance']).sort_values('importance',ascending=False)

Answer 3

iloc 和 loc 函数只能应用于 Pandas 数据帧。 您正在将它们应用于数组。 解决方案：将数组转换为数据帧，然后应用 iloc 或 loc