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& ...
原文：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，即： inportance k Performance G performance G 退化的程度可以度量特征k的重要性。 ...
2019-08-01 11:36 0 447 推荐指数：
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