機器學習技法 之 隨機森林（Random Forest）
森林顧名思義就是有很多樹，這里的樹當然就是決策樹。實際上隨機森林就是將 fully-grown C&RT decision tree 作為 bagging 基模型（base model）。 \[\text{random forest (RF) = bagging ...
原文：【機器學習】隨機森林 Random Forest 得到模型后，評估參數重要性
在得出random forest 模型后，評估參數重要性 importance 示例如下 特征重要性評價標准 IncMSE 是 increase in MSE。就是對每一個變量 比如 X 隨機賦值, 如果 X 重要的話, 預測的誤差會增大,所以 誤差的增加就等同於准確性的減少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一個概念的. IncNodePurity 也是一樣, 如果是回歸的話, n ...
2017-05-23 19:48 0 5771 推薦指數：
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