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. HTML5 使用 JS 生成二维码，带头像

    一般在项目开发中,前端显示给用户扫描的二维码基本都是由后端代码生成的,那么这个高大上的功能能不能用 JS 来绘制呢? 答案是肯定的 首先我们需要一个插件 jquery.qrcode.js,该插件基于  ...

  2. mysql的SQL集锦

    1. SQL内顺号 SELECT (@num := @num + 1) as index, item FROM tbl, (select @num := 0) dmy; 2. 空

  3. JS 中offset 的小bug 与解决方案。

    一.发现bug准备工作,先定义一个div,然后给div加上样式    效果图如图所示: 二.编写正常的代码,同时给div加上一个id     会发现div图会向左缩进...直至消失. 三.添加代码bo ...

  4. paramiko

    http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5095821.html

  5. Redis的Errorlog或者启动日志（错误日志）的配置

    Errorlog或者是运行日志是任何一个软件的运行中异常诊断必看的文件之一,折腾Redis的过程中以为有默认的错误日志(或启动日志),不过一直没有发现类似的日志文件,在看了默认的配置文件之后,发现Re ...

  6. WordCount编码实现及单元测试（第二次作业）

    项目码云地址:https://gitee.com/zhujunlin/wc.git 一.题目思路 ========== 阅读完题目要求之后我很懵,因为之前从未使用过博客园和码云工具,对编程的目标需求也 ...

  7. RPC web service

    ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ...

  8. C++/CLI

    [C++/CLI] A C++/CLI application or component uses extensions to C++ syntax (as allowed by the C++ Sp ...

  9. pandas进行条件格式化以及线性回归的预测

    条件格式化 需求1: 将三次考试的成绩小于60分的值找出来,并将字体变为红色 需求2: 将每次考试的第一名找出来,将背景变为绿色 需求3: 使用背景颜色的深浅来表示数值的大小 需求4: 使用数据条的长 ...

  10. 《Orange’s》保护模式

    保护模式 完整代码 ; ========================================== ; pmtest1.asm ; 编译方法:nasm pmtest1.asm -o pmte ...