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随机森林回归计算特征重要度
利用
随机森林
对
特征重要
性进行评估
答:
只要了解决策树的算法,那么
随机森林
是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括:没错,就是这个到处都是随机取值的算法,在分类和
回归
上有着极佳的效果,是不是觉得强的没法解释~ 然而本文的重点不是这个,而是接下来的
特征重要
性评估。sklearn 已经帮我们封装好了一切,我们只需要调用...
随机森林
如何评估
特征重要
性
答:
随机森林中进行特征重要性的评估思想为:
判断每个特征在随机森林中的每颗树上做了多大的贡献,然后取个平均值,最后比一比特征之间的贡献大小
。其中关于贡献的计算方式可以是基尼指数或袋外数据错误率。基尼指数计算方法:k 代表 k 个类别, 代表类别 k的样本权重。对于一棵树 ,用OOB样本可...
随机森林
可以
计算
每个参数的贡献率吗
答:
可以。在随机森林中,可以通过计算每个特征的重要性来估计其对模型预测的贡献程度
。特征重要性是基于特征在决策树中的节点分裂次数和分裂所获得的信息增益来计算的。因此,特征重要性可以用来衡量每个特征对结果的影响程度,从而可以估计每个参数的贡献率。
随机森林
特征重要
性多大是好
答:
这个没有标准。比如,在
回归
分析中,可决系数R方多大为好?没有标准,只能说越大越好。我想题主是应用RF来筛选
特征
。这个时侯需从预留多少个特征思考。若需预留10个特征,那么把
重要性
绝对值最大的10个特征保留下来即可,其他特征也就被剔除了。
如何
计算随机森林
中的 变量
重要性
?
答:
但是有1/3的数据没有抽取到,这样的数据成为袋外数据OOB(out of bag),将OOB带入决策树中,
计算
出误差error1,对OOB中所有样本的
特征
X对应的值进行噪声干扰,即
随机
改变特征的值,再将数据带入决策树中,计算出误差error2。对于N棵树,计算出变量X的
重要性
为error2-error1的均值 ...
特征
值的
重要
程度筛选用灰色关联分析和
随机森林
选哪个更好?_百度知 ...
答:
随机森林
是一个基于树模型的集成学习算法,它通过构建多个决策树来进行分类或
回归
分析。在
特征
选择方面,随机森林可以评估每个特征在树模型中的
重要性
,通常通过特征在分裂节点中使用情况的频率和深度来衡量。优点:能够处理非常高维度的数据,并且不需要事先进行特征选择。在许多情况下,即使默认参数下也能...
特征
筛选(
随机森林
)
答:
这里介绍通过gini值来进行评价,我们将变量的
重要性
评分用VIM来表示,gini值用GI表示,假设有m个
特征
X 1 ,X 2 ,...X c ,现在要
计算
出每个特征X j 的gini指数评分VIM j ,即第j个特征在
随机森林
所有决策树中节点分裂不纯度的平均改变量,gini指数的计算公式如下表示:其中,k表示有k个类别,p...
不同树模型
重要性计算
方法总结
答:
1.1训练过程中
计算
训练过程中通过记录特征的分裂总次数、总/平均信息增益来对特征重要性进行量化。例如实际工程中我们会用特征在整个GBDT、XGBoost里面被使用的次数或者带来的总/平均信息增益来给
特征重要度
打分,最后进行排序。由于本身Ensemble模型在选择特征分裂时带有一定
随机
性,一般会跑多个模型然后把...
随机森林
参数说明
答:
1.
随机森林
算法几乎不需要输入的准备。它们不需要测算就能够处理二分特征、分类特征、数值特征的数据。随机森林算法能完成隐含特征的选择,并且提供一个很好的
特征重要度
的选择指标。2. 随机森林算法训练速度快。性能优化过程刚好又提高了模型的准确性,这种精彩表现并不常有,反之亦然。这种旨在多样化子树...
编写用
森林
算法预测心脏病概概率问题?
答:
通过ROC曲线和AUC值来评估模型的分类能力。
特征重要
性:
随机森林
可以
计算特征
的重要性。这有助于识别哪些因素对心脏病的预测最具影响力。总之,随机森林是一种强大的算法,可以用于心脏病预测。如果你有相关数据,你可以尝试使用随机森林来构建一个预测模型。如果你需要更详细的代码示例或其他帮助,请随时...
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