原文：随机森林算法OOB_SCORE最佳特征选择
Sklearn RandomForest算法 有监督学习 ，可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余 原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫 Out of bag 袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他子树叶按这个原理评估，最后可以取平均值，即是随机森林算法的性能 特征选择原理：因为袋外样本的存在，因此 ...
2019-09-30 22:17 0 1970 推荐指数：
相关推荐
进行一个排序,进而可以从所有特征中选择出重要性靠前的特征。 一：特征重要性 在随机森林中某个特 ...
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 ...
...
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& ...
提供特征子集。根据搜索过程的方法的不同，可以将特征选择分为穷举、启发式、随机几种方法。 穷举（完全） ...
特征选择方法初识： 1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的，然后通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来进一步降维。3、特征选取的原则获取 ...
一、逻辑回归 wine数据 二、随机森林 wine数据 ...