机器学习技法 之 随机森林（Random Forest）
森林顾名思义就是有很多树，这里的树当然就是决策树。实际上随机森林就是将 fully-grown C&RT decision tree 作为 bagging 基模型（base model）。 \[\text{random forest (RF) = bagging ...
原文：【机器学习】随机森林 Random Forest 得到模型后，评估参数重要性
在得出random forest 模型后，评估参数重要性 importance 示例如下 特征重要性评价标准 IncMSE 是 increase in MSE。就是对每一个变量 比如 X 随机赋值, 如果 X 重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性的减少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一个概念的. IncNodePurity 也是一样, 如果是回归的话, n ...
2017-05-23 19:48 0 5771 推荐指数：
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