随机森林计算特征对目标的重要程度——置换检验
我们都知道，在调用sklearn中的随机森林时，是可以通过feature_importances_查看每个特征的重要程度的。 其主要通过置换检验来求得特征的重要程度。 如果特征k是重要的，那么用随机的值将该列特征破坏，重新训练和评估，计算模型的泛化能里的退化程度 ...
原文：使用随机森林计算特征重要度
转载：https: blog.csdn.net IqqIqqIqqIqq article details 基于sklearn的实现 from sklearn.datasets import load boston from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor import numpy as np Load boston housing dat ...
2018-08-22 21:40 0 1682 推荐指数：
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