훈련된 기반 모델(랜덤 포레스트)은 estimator_ 속성에 저장되어 있습니다. 이 모델은 n_features_to_select개의 특성을 사용하여 훈련되어 있습니다. 이 모델의 특성 중요도를 저장하여 앞에서와 같이 중요도 순서대로 출력해 보겠습니다.
>>> importances = rfe.estimator_.feature_importances_
>>> indices = np.argsort(importances)[::-1]
>>> for i in range(5)
... print("%2d) %-*s %f" % (i+1, 30,
... feat_labels[f_mask][indices[i]],
... importances[indices[i]]))
1) Proline 0.261512
2) Color intensity 0.216477
3) Flavanoids 0.212259
4) OD280/OD315 of diluted wines 0.188924
5) Alcohol 0.120828
기반 모델을 동일한 랜덤 포레스트로 사용했기 때문에 SelectFromModel 클래스로 선택한 특성과 순서가 약간 바뀌었을 뿐 같은 것을 볼 수 있습니다.