進行一個排序,進而可以從所有特征中選擇出重要性靠前的特征。 一：特征重要性 在隨機森林中某個特 ...

隨機森林之特征選擇 摘要：在隨機森林介紹中提到了隨機森林一個重要特征：能夠計算單個特征變量的重要性。並且這一特征在很多方面能夠得到應用,例如在銀行貸款業務中能否正確的評估一個企業的信用度,關系到是否能夠有效地回收貸款。但是信用評估模型的數據特征有很多,其中不乏有很多噪音 ...

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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 ...

，其他子樹葉按這個原理評估，最后可以取平均值，即是隨機森林算法的性能； 特征選擇原理：因為袋外樣本的存 ...

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轉載：https://blog.csdn.net/IqqIqqIqqIqq/article/details/78857411 1 基於sklearn的實現 from sklearn.d ...

一、正則化 1.L1/Lasso 　　L1正則方法具有稀疏解的特性，因此天然具備特征選擇的特性，但是要注意，L1沒有選到的特征不代表不重要，原因是兩個具有高相關性的特征可能只保留了一個，如果要確定哪個特征重要應再通過L2正則方法交叉檢驗。 舉例：下面的例子在波士頓房價數據上運行了Lasso ...