feature_names — это атрибут датасета в sklearn.datasets, который содержит названия признаков (features), то есть колонок матрицы данных X.
В Wine dataset:
from sklearn.datasets import load_wine
data = load_wine()
print(data.feature_names)Результат:
['alcohol', 'malic_acid', 'ash', 'alcalinity_of_ash', 'magnesium',
'total_phenols', 'flavanoids', 'nonflavanoid_phenols', 'proanthocyanins',
'color_intensity', 'hue', 'od280/od315_of_diluted_wines', 'proline']
Пояснения:
- Каждое название соответствует столбцу
X[:, i] - Используется для:
- визуализации
- интерпретации модели
- выбора признаков для анализа или построения графиков
Пример использования при построении графика:
import matplotlib.pyplot as plt
X = data.data
y = data.target
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel(data.feature_names[0])
plt.ylabel(data.feature_names[1])
plt.show()Коротко:
feature_names хранит список названий признаков, соответствующих столбцам матрицы данных, для удобства анализа и визуализации.