안녕하세요 !

설문조사 데이터를 사용하여 랜덤포레스트를 통하여 변수 중요도를 알아보고 있는데요

혹시 이렇게 해서 변수중요도를 볼 수 있는게 맞나요?

아니면 혹시 다른 방법으로 볼 수 있나요? ㅠㅠ

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

import matplotlib.pyplot as plt

import mglearn

import numpy as np

d_data = dt.iloc[:,:-1]

d_target = dt["target"]

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(d_data,d_target, random_state=0)

forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0)

forest.fit(x_train,y_train)

print("훈련 세트 정확도 : {:.3f}".format(forest.score(x_train,y_train)))

print("테스트 세트 정확도 : {:.3f}".format(forest.score(x_test,y_test)))

print("특성 중요도 : \n{}".format(forest.feature_importances_))

def plot_feature_importances(model):

  n_features = d_data.shape[1]

     plt.figure(figsize = (10, 10))

plt.barh(range(n_features), model.feature_importances_, align='center')

 plt.yticks(np.arange(n_features), d_data)

plt.xlabel("Importances")

plt.ylabel("Question")

plt.ylim(-1, n_features)

plt.show()

plot_feature_importances(forest)