森林随机输出

Question

所以我正在研究一个监督的二进制预测问题。数据框主要是我一口气编码的类别。我处理了所有缺失值，NaN和无限值。 数据帧（df）具有2个数字特征，其余分类（一次热编码）。提醒因变量是二进制。

dataset_target = df[['dependent_var']].values
dataset_target = pd.DataFrame(dataset_target)
dataset_target.columns=['dependent_var']

regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=500, random_state=0, n_jobs=-1)
# Train the classifier
regressor.fit(df, dataset_target.values)

# Print the name and gini importance of each feature
for feature in  regressor.feature_importances_:
    print(feature)

该模型应该可以帮助我选择最重要的功能，但是该模型正在运行，但是结果令人非常不满意（只有0和1 1），我什至都不知道，因此也不知道输入中要更改的内容

这是我作为DA实习期间的第一个预测项目，很高兴获得任何帮助。

这是randomForrest输出的摘要：