Python Chefboost功能重要性未找到类似outputs/rules/rules_fi.csv的文件

我正在使用Chefboost构建Chaid决策树，并希望检查特征的重要性。出于某种原因，我出现了以下错误：

cb.特征和重要性（） 并行拟合时启用特征重要性计算。看来fit函数并没有被称为parallelised。未找到类似输出/规则/规则\u fi.csv的文件

这是我的代码：

从chefboost导入chefboost作为cb
X_列车['Decision']=y_列车
config={'algorithm'：'CHAID'，'enableParallelism'：enableParallelism}
cb.fit（X_系列，配置）
cb.特征和重要性（）

有人能帮我吗？

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谢谢。

使用下面的代码解决了问题

from chefboost import Chefboost as cb
X_train['Decision']=y_train
config={'algorithm': 'CHAID','enableParallelism': True}
cb.fit(X_train,config) 
cb.feature_importance()

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通过使用下面的代码解决了该问题

from chefboost import Chefboost as cb
X_train['Decision']=y_train
config={'algorithm': 'CHAID','enableParallelism': True}
cb.fit(X_train,config) 
cb.feature_importance()

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你不必再并行运行了。特征重要性函数需要rules.py的精确路径。一定要先升级你的chefboost库

config={'algorithm': 'CHAID'}
model = cb.fit(X_train, config)

#get decision rules
#decision rules = "outputs/rules/rules.py" #static way
decision_rules = model["trees"][0].__dict__["__spec__"].origin #dynamic way
cb.feature_importance(decision_rules)

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你不必再并行运行了。特征重要性函数需要rules.py的精确路径。一定要先升级你的chefboost库

config={'algorithm': 'CHAID'}
model = cb.fit(X_train, config)

#get decision rules
#decision rules = "outputs/rules/rules.py" #static way
decision_rules = model["trees"][0].__dict__["__spec__"].origin #dynamic way
cb.feature_importance(decision_rules)

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这是使用Chaid决策树进行预测。有人知道吗？或者有人知道如何在python中使用CHaid并共享一些示例代码吗？这是使用CHaid决策树进行预测。有人知道吗？或者有人知道如何在python中使用CHaid并共享一些示例代码吗？