Matplotlib报shape mismatch错误：随机森林特征重要性绘图失败如何解决

这个错误和数据集体量没有关系，完全是代码逻辑错误导致，核心问题有两个：

• 绘图时传入的标签和特征重要性维度不匹配：你调用plt.barh时第一个参数用了df.columns，你的df包含id、points、isAvailable、frequency、Score共5个列，而你训练随机森林仅用了3个特征，rf.feature_importances_的长度等于训练用的特征数量，两者长度不一致就会触发形状不匹配报错。
• 实际训练的特征和你预期的不一致：你贴出的rf.feature_importances_输出是长度为4的数组，说明你实际运行代码时传入的训练特征是4个，和你写的['points','isAvailable', 'frequency']3个特征不符，大概率是运行时list_of_columns多写了一个字段，比如误把id列加进去了。

先核对训练特征列表list_of_columns，确认只包含你要分析的3个目标特征，之后修改绘图代码，使用训练用的特征列表作为标签即可：

plt.barh(list_of_columns, rf.feature_importances_)
plt.xlabel("特征重要性得分")
plt.ylabel("特征名称")
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者n.mathfreak