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隨機(jī)森林進(jìn)行特征重要性度量的詳細(xì)說明
2018-03-17
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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

在特征重要性的基礎(chǔ)上，特征選擇的步驟如下：

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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