Python 提取特征重要性系数/分数

是否有任何方法可以从以下代码片段中提取实际的功能重要性系数/分数（与顶部的

num_feats

功能相反）

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如果您的目标是提取适合最终简化数据集的估计器的特征重要性，您可以使用

估计器

属性访问该估计器，并提取其系数或特征重要性分数：

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

rfe_selector = RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select=num_feats, step=10, verbose=5)
rfe_selector.fit(X_norm, y)

coefs = rfe_selector.estimator_.coef_[0]

当然，如果必须调用

coef\uu

或

feature\u importances\uu

，这取决于所使用的估计器

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

rfe_selector = RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select=num_feats, step=10, verbose=5)
rfe_selector.fit(X_norm, y)

coefs = rfe_selector.estimator_.coef_[0]