由于输入是numpy数组，因此无法从sklearn模型获取要素名称如何构造代码，以便提取特征名称？

问题描述

我正在研究使用分层k折交叉验证的随机森林分类模型。我想画出每折的特征重要性。我的输入数据为numpy数组的形式，但是我无法在下面的代码中输入功能名称。如何构造该代码，以便提取特征名称，从而绘制出内置特征的重要性？

function Menu({navigation}){
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                <Text style={{ position:"absolute",top:450,color:"#FFF"}}>logout</Text></View></View>

  )}

--------------------------------------------------- ---------------------------- AttributeError Traceback（最近一次调用 >最后） > 21 > 22＃情节 > ---> 23个重要性= pd.DataFrame（{'FEATURE'：pd.DataFrame（X_downsample.columns），'IMPORTANCE'：np.round（model.feature_importances_，3）}） > 24个重要性=重要性.sort_values（'IMPORTANCE'，ascending = False）.set_index（'FEATURE'） > 25 > > AttributeError：“ numpy.ndarray”对象没有属性“ columns”

解决方法

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