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如何计算随机森林中的 变量重要性?
在随机森林的分类器中(random forest),应该如何计算其中的变量重要性啊(variable importance)? 知道的高手请给下具体的公式。
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推荐答案 推荐于2018-03-23
首先对于每棵树,每次利用Bootstrap方法抽取样本进行训练,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
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
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第1个回答 推荐于2016-12-01
分类器是一种计算机程序。
他的设计目标是在通过学习后,可以自动的对给定的数据进行分类。
应用在搜索引擎以及各种检索程序中。同时也大量应于于数据分析与预测领域。本回答被提问者采纳
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有哪些方法可以评估
变量的重要性?
答:
6.随机森林:随机森林是一种集成学习方法,它可以通过对多个决策树进行投票来得到最终的预测结果。通过观察
随机森林中
各个特征
的重要性
得分,我们可以了解哪些
变量
对预测结果有显著影响。7.它可以帮助我们理解每个特征对预测结果的贡献程度。通过
计算
SHAP值,我们可以了解哪些变量对预测结果有显著影响。
r中otu界门纲目属分类划分及丰度统计
答:
主要涉及
随机森林
组间
变量重要性
和物种丰度差异检验绘图,包含以下几部分内容:随机森林分类;随机森林分类变量重要性绘图;物种丰度差异检验绘图,随机森林分类变量重要性及物种丰度差异组合图。random forest随机森林分类分析 ntree(构建决策树数量),mtry(用于构建决策树的变量数)和maxnodes(最大终端节点数)是...
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...
RandomForest
随机森林
算法
答:
3、在决定类别时,它可以评估变数的
重要性
。 4、对数据集的适应能力强:既能处理离散型数据,也能处理连续型数据,数据集无需规范化。 缺点: 1、
随机森林
容易产生过拟合,特别是在数据集相对小或者是低维数据集的时候。 2、
计算
速度比单个的决策树慢。 3、 当我们需要推断超出范围的独立
变量
或非独立变量,随机森林...
随机森林
答:
森林中
任何两棵树之间的相关性。增加相关性会增加森林错误率。 森林中每棵树的力量(具有低错误率的树是强分类器)。增加单棵数据的强度(分类更精确)会降低森林错误率。
随机森林的
弱分类器使用的是CART树,CART决策树又称为分类回归树。当数据集的因
变量
为连续型数值时,该树算法就是一个回归树,可以用叶节点观...
分类算法 -
随机森林
答:
1)正如上文所述,
随机森林
算法能解决分类与回归两种类型的问题,并在这两个方面都有相当好的估计表现 2)随机森林对于高维数据集的处理能力令人兴奋,它可以处理成千上万的输入变量,并确定最重要
的变量
,因此被认为是一个不错的降维方法。此外,该模型能够输出
变量的重要性
程度,这是一个非常便利的...
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