用随机森林分类器和GBDT进行特征筛选
一、决策树（类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产生的背景） 1、分类树和回归树 由目标变量是离散的还是连续的来决定的；目标变量是离散的，选择分类树；反之（目标变量是连续的，但自变量可以是分类的或数值的），选择回归树； 树的类型不同，节点分裂的算法和预测的算法也不一样 ...
原文：特征筛选（随机森林）
参考：http: blog.csdn.net zjuPeco article details locationNum amp fps 一般情况下，数据集的特征成百上千，因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行进一步建模，相关的方法有：主成分分析 lasso等，这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。 用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单，主要是看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡 ...
2018-03-16 16:43 2 12103 推荐指数：
相关推荐
随机森林之特征选择
摘要：在随机森林介绍中提到了随机森林一个重要特征：能够计算单个特征变量的重要性。并且这一特征在很多方面能够得到应用,例如在银行贷款业务中能否正确的评估一个企业的信用度,关系到是否能够有效地回收贷款。但是信用评估模型的数据特征有很多,其中不乏有很多噪音,所以需要计算出每一个特征的重要性并对这些特征 ...
随机森林之特征选择
随机森林之特征选择 摘要：在随机森林介绍中提到了随机森林一个重要特征：能够计算单个特征变量的重要性。并且这一特征在很多方面能够得到应用,例如在银行贷款业务中能否正确的评估一个企业的信用度,关系到是否能够有效地回收贷款。但是信用评估模型的数据特征有很多,其中不乏有很多噪音 ...
使用随机森林计算特征重要度
转载：https://blog.csdn.net/IqqIqqIqqIqq/article/details/78857411 1 基于sklearn的实现 from sklearn.d ...
机器学习：用随机森林来选择特征
引言 之前了解到决策树在选择最好的特征进行数据集的划分就说到这种方法可以用来进行特征选择，然后看了breiman主页上相关的介绍，觉得这不愧是权威啊，不愧是随机森林算法的提出者，讲的很清楚，网址如下 http://www.stat.berkeley.edu ...
随机森林特征选择
...
特征选择-随机森林可以衡量特征的重要程度
参考： http://www.17bigdata.com/随机森林进行特征重要性度量的详细说明/ https://www.baidu.com/link?url=boyy4MZW0bk2sByOVZr5tdekS_dnr-Q9lIMZtY6NFnTbguWVH43Pbk-b7-XscMvT& ...
pyspark 随机森林特征重要性
# IMPORT >>> import numpy >>> from numpy import allclose >>> from pysp ...