隨機森林計算特征對目標的重要程度——置換檢驗
我們都知道，在調用sklearn中的隨機森林時，是可以通過feature_importances_查看每個特征的重要程度的。 其主要通過置換檢驗來求得特征的重要程度。 如果特征k是重要的，那么用隨機的值將該列特征破壞，重新訓練和評估，計算模型的泛化能里的退化程度 ...
原文：使用隨機森林計算特征重要度
轉載：https: blog.csdn.net IqqIqqIqqIqq article details 基於sklearn的實現 from sklearn.datasets import load boston from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor import numpy as np Load boston housing dat ...
2018-08-22 21:40 0 1682 推薦指數：
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