使用随机森林计算特征重要度

时间 2020-08-10

标签使用随机森林计算特征重要繁體版

原文原文链接

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 fr

>>阅读原文<<

1. 随机森林 Iris 特征重要性
2. 用随机森林做特征选择
3. 经过阈值筛选随机森林的重要特征
4. 随机森林的特征重要性原理
5. 随机深林-特征重要性计算方式
6. 随机森林之特征选择
7. 特征筛选（随机森林）
8. 随机森林&特征选择
9. Python机器学习：4.9 利用随机森林评估特征重要性
10. 【Machine Learning】使用随机森林进行特征选择
更多相关文章...
• Scala Trait(特征) - Scala教程
• C# 运算符重载 - C#教程
• 使用Rxjava计算圆周率
• 算法总结-广度优先算法

最新文章

1. No provider available from registry 127.0.0.1:2181 for service com.ddbuy.ser 解决方法
2. Qt5.7以上调用虚拟键盘(支持中文)，以及源码修改(可拖动，水平缩放)
3. 软件测试面试- 购物车功能测试用例设计
4. ElasticSearch（概念篇）：你知道的, 为了搜索…
5. redux理解
6. gitee创建第一个项目
7. 支持向量机之硬间隔（一步步推导，通俗易懂）
8. Mysql 异步复制延迟的原因及解决方案
9. 如何在运行SEPM配置向导时将不可认的复杂数据库密码改为简单密码
10. windows系统下tftp服务器使用

本站公众号

欢迎关注本站公众号,获取更多信息

1. 随机森林 Iris 特征重要性
2. 用随机森林做特征选择
3. 经过阈值筛选随机森林的重要特征
4. 随机森林的特征重要性原理
5. 随机深林-特征重要性计算方式
6. 随机森林之特征选择
7. 特征筛选（随机森林）
8. 随机森林&特征选择
9. Python机器学习：4.9 利用随机森林评估特征重要性
10. 【Machine Learning】使用随机森林进行特征选择

>>更多相关文章<<