使用随机森林计算特征重要度
随机森林包含不少决策树，决策树中的每个节点是某一个特征的条件。这些条件用来将数据集分红两部分，使得每一部分的响应值归为同一个集合。最优条件的选择依据是不纯度。不纯度在分类中一般为Gini不纯度或信息增益/信息熵，对于回归问题来讲是方差。 下面是两种计算特征重要度的方法： 1 基于sklearn的实现python from sklearn.datasets import load_boston
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