用隨機森林分類器和GBDT進行特征篩選
一、決策樹（類型、節點特征選擇的算法原理、優缺點、隨機森林算法產生的背景） 1、分類樹和回歸樹 由目標變量是離散的還是連續的來決定的；目標變量是離散的，選擇分類樹；反之（目標變量是連續的，但自變量可以是分類的或數值的），選擇回歸樹； 樹的類型不同，節點分裂的算法和預測的算法也不一樣 ...
原文：特征篩選（隨機森林）
參考：http: blog.csdn.net zjuPeco article details locationNum amp fps 一般情況下，數據集的特征成百上千，因此有必要從中選取對結果影響較大的特征來進行進一步建模，相關的方法有：主成分分析 lasso等，這里我們介紹的是通過隨機森林來進行篩選。 用隨機森林進行特征重要性評估的思想比較簡單，主要是看每個特征在隨機森林中的每棵樹上做了多大的貢 ...
2018-03-16 16:43 2 12103 推薦指數：
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