
隨機(jī)森林進(jìn)行特征重要性度量的詳細(xì)說明
特征選擇方法中,有一種方法是利用隨機(jī)森林,進(jìn)行特征的重要性度量,選擇重要性較高的特征。下面對如何計算重要性進(jìn)行說明。
1 特征重要性度量
計算某個特征X的重要性時,具體步驟如下:
1)對每一顆決策樹,選擇相應(yīng)的袋外數(shù)據(jù)(out of bag,OOB)計算袋外數(shù)據(jù)誤差,記為errOOB1.
所謂袋外數(shù)據(jù)是指,每次建立決策樹時,通過重復(fù)抽樣得到一個數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練決策樹,這時還有大約1/3的數(shù)據(jù)沒有被利用,沒有參與決策樹的建立。這部分?jǐn)?shù)據(jù)可以用于對決策樹的性能進(jìn)行評估,計算模型的預(yù)測錯誤率,稱為袋外數(shù)據(jù)誤差。
這已經(jīng)經(jīng)過證明是無偏估計的,所以在隨機(jī)森林算法中不需要再進(jìn)行交叉驗證或者單獨的測試集來獲取測試集誤差的無偏估計。
2)隨機(jī)對袋外數(shù)據(jù)OOB所有樣本的特征X加入噪聲干擾(可以隨機(jī)改變樣本在特征X處的值),再次計算袋外數(shù)據(jù)誤差,記為errOOB2。
3)假設(shè)森林中有N棵樹,則特征X的重要性=∑(errOOB2-errOOB1)/N。這個數(shù)值之所以能夠說明特征的重要性是因為,如果加入隨機(jī)噪聲后,袋外數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率大幅度下降(即errOOB2上升),說明這個特征對于樣本的預(yù)測結(jié)果有很大影響,進(jìn)而說明重要程度比較高。
2 特征選擇
1)計算每個特征的重要性,并按降序排序
2)確定要剔除的比例,依據(jù)特征重要性剔除相應(yīng)比例的特征,得到一個新的特征集
3)用新的特征集重復(fù)上述過程,直到剩下m個特征(m為提前設(shè)定的值)。
4)根據(jù)上述過程中得到的各個特征集和特征集對應(yīng)的袋外誤差率,選擇袋外誤差率最低的特征集。
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