随机森林如何评估特征重要性？

一、随机森林如何评估特征重要性？

随机森林可以通过多种方式评估特征的重要性，这些评估方法可以帮助你了解哪些特征对模型的预测起到了关键作用。以下是一些常用的随机森林特征重要性评估方法：

1. 平均不纯度减少（Mean Decrease Impurity）：

   • 在每棵决策树的训练过程中，每个特征都会根据它在决策树节点分裂中所带来的不纯度减少程度来进行排序。
   • 随机森林会计算每个特征在所有树中的平均不纯度减少，然后根据这个平均值来评估特征的重要性。
   • 这种方法可以通过 feature_importances_ 属性获取。

2. 平均精确度减少（Mean Decrease Accuracy）：

   • 在每轮训练中，随机森林会随机地对数据集进行重排，然后计算模型在未被打乱的原始数据和打乱后的数据上的精确度。
   • 特征的重要性由模型在未被打乱数据和打乱数据上的精确度差异来衡量。</