原文:特征选择-随机森林可以衡量特征的重要程度

参考: http: www. bigdata.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 boyy MZW bk sByOVZr tdekS dnr Q lIMZtY NFnTbguWVH Pbk b XscMvT amp wd amp eqid d b b c daee c https: www.baidu.com link url ...

2019-10-22 20:31 0 1276 推荐指数:

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随机森林特征选择

进行一个排序,进而可以从所有特征选择重要性靠前的特征。 一:特征重要性 在随机森林中某个特 ...

Thu Nov 28 18:41:00 CST 2013 3 21333
随机森林特征选择

随机森林特征选择 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 ...

Fri Nov 29 06:35:00 CST 2013 0 3541
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_查看每个特征重要程度的。 其主要通过置换检验来求得特征重要程度。 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 ...

Thu Aug 01 19:36:00 CST 2019 0 447
随机森林算法OOB_SCORE最佳特征选择

,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 ...

Tue Oct 01 06:17:00 CST 2019 0 1970
3(3).特征选择---嵌入法(特征重要性评估)

一、正则化 1.L1/Lasso   L1正则方法具有稀疏解的特性,因此天然具备特征选择的特性,但是要注意,L1没有选到的特征不代表不重要,原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个,如果要确定哪个特征重要应再通过L2正则方法交叉检验。 举例:下面的例子在波士顿房价数据上运行了Lasso ...

Mon Jul 01 18:44:00 CST 2019 0 437
 
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