特征選擇-隨機森林可以衡量特征的重要程度
參考： http://www.17bigdata.com/隨機森林進行特征重要性度量的詳細說明/ https://www.baidu.com/link?url=boyy4MZW0bk2sByOVZr5tdekS_dnr-Q9lIMZtY6NFnTbguWVH43Pbk-b7-XscMvT& ...
原文：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，即： inportance k Performance G performance G 退化的程度可以度量特征k的重要性。 ...
2019-08-01 11:36 0 447 推薦指數：
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