在得出random forest 模型后,评估参数重要性

importance() 示例如下

特征重要性评价标准

%IncMSE 是 increase in MSE。就是对每一个变量 比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以 误差的增加就等同于准确性的减少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一个概念的.


IncNodePurity 也是一样, 如果是回归的话, node purity 其实就是 RSS(残差平方和residual sum of squares) 的减少, node purity 增加就等同于 Gini 指数的减少,也就是节点里的数据或 class 都一样, 也就是 Mean Decrease Gini.

【机器学习】随机森林 Random Forest 得到模型后,评估参数重要性的更多相关文章

  1. sklearn_随机森林random forest原理_乳腺癌分类器建模(推荐AAA)

     sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...

  2. 机器学习方法(六):随机森林Random Forest,bagging

    欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 前面机器学习方法(四)决策树讲了经典 ...

  3. 机器学习(六)—随机森林Random Forest

    1.什么是随机采样? Bagging可以简单的理解为:放回抽样,多数表决(分类)或简单平均(回归): Bagging的弱学习器之间没有boosting那样的联系,不存在强依赖关系,基学习器之间属于并列 ...

  4. 【机器学习】随机森林(Random Forest)

    随机森林是一个最近比较火的算法 它有很多的优点: 在数据集上表现良好 在当前的很多数据集上,相对其他算法有着很大的优势 它能够处理很高维度(feature很多)的数据,并且不用做特征选择 在训练完后, ...

  5. 第九篇:随机森林(Random Forest)

    前言 随机森林非常像<机器学习实践>里面提到过的那个AdaBoost算法,但区别在于它没有迭代,还有就是森林里的树长度不限制. 因为它是没有迭代过程的,不像AdaBoost那样需要迭代,不 ...

  6. 随机森林random forest及python实现

    引言想通过随机森林来获取数据的主要特征 1.理论根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类,即个体学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系 ...

  7. 随机森林(Random Forest)

    决策树介绍:http://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6126137.html 一些boosting的算法:http://www.cnblogs.com/huangs ...

  8. 随机森林——Random Forests

    [基础算法] Random Forests 2011 年 8 月 9 日 Random Forest(s),随机森林,又叫Random Trees[2][3],是一种由多棵决策树组合而成的联合预测模型 ...

  9. 机器学习实战基础(三十七):随机森林 (四)之 RandomForestRegressor 重要参数,属性与接口

    RandomForestRegressor class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor (n_estimators=’warn’, criterion=’ ...

随机推荐

  1. CentOS7.0 采用压缩包 安装Nginx 1.7.4和添加Tomcat为系统服务 nginx结合tomcat

    CentOS7.0 采用压缩包 安装Nginx 1.7.4  一.安装准备首先由于nginx的一些模块依赖一些lib库,所以在安装nginx之前,必须先安装这些lib库,这些依赖库主要有g++.gcc ...

  2. 20175213 2018-2019-2 《Java程序设计》第9周学习总结

    教材学习内容总结 根据课本的介绍下载了MySQL和Navicat for MySQL并成功对后者进行破解: 操作方法可分为三步: 一.配置程序--让我们程序能找到数据库的驱动jar包 1.把.jar文 ...

  3. 爬虫之进阶 基于twisted实现自制简易scrapy框架(便于对scrapy源码的理解)

    1.调度器 class Scheduler(object): """调度器""" def __init__(self, engine): & ...

  4. 阿里巴巴 Weex

    原文链接:https://blog.csdn.net/zz901214/article/details/79168707/ 分享嘉宾:侑夕 阿里巴巴高级前端工程师(上张帅哥的图镇楼,看完,更有动力学习 ...

  5. kettle使用笔记1--基本安装和使用

    参考来源 https://blog.csdn.net/qq_36698956/article/details/80751655,在这个文章基础上实际使用增加的. 一,安装,采用的是下载官方网站的win ...

  6. less,more,view一个文件时中文可以正常显示,可是VI却显示乱码呢?

    https://blog.csdn.net/konglongaa/article/details/80590470 登陆后输入export LC_ALL="zh_CN.GB2312" ...

  7. PhoenixFD插件流体模拟——UI布局【Interaction】详解

    流体交互 本文主要讲解Interaction折叠栏中的内容.原文地址:https://docs.chaosgroup.com/display/PHX3MAX/Liquid+Interaction 主要 ...

  8. 第七周博客作业 <西北师范大学| 周安伟>

    第七周博客作业 助教博客链接:https://home.cnblogs.com/u/zaw-315/ 本周无评作业 查看了同学们提交的对实验四的附加实验项目互评.其中对博文结构,内容来评价是否符合作业 ...

  9. 2019-04(1)(Python学习)

    9.1 迭代器 创建迭代器的3种方法: 方法一: 容器对象添加 __iter__() 和 __next__() 方法(Python 2.7 中是 next()):__iter__() 返回迭代器对象本 ...

  10. PCIE4.0 简单介绍

    关于PCI-E的标准,可以从2003年说起,2003年推出了PCI-E 1.0标准,在三年之后就推出了PCI-E 2.0,而在4年后的2010年就推出了PCI-E 3.0,但是在2010年之后的6年里 ...