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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(duì)如何計(jì)算重要性進(jìn)行說明。

1 特征重要性度量

計(jì)算某個(gè)特征X的重要性時(shí)，具體步驟如下：

1）對(duì)每一顆決策樹，選擇相應(yīng)的袋外數(shù)據(jù)（out of bag，OOB）計(jì)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(shí)，通過重復(fù)抽樣得到一個(gè)數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練決策樹，這時(shí)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(duì)決策樹的性能進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算模型的預(yù)測(cè)錯(cuò)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(jì)的,所以在隨機(jī)森林算法中不需要再進(jìn)行交叉驗(yàn)證或者單獨(dú)的測(cè)試集來獲取測(cè)試集誤差的無偏估計(jì)。

2）隨機(jī)對(duì)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(jì)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(gè)數(shù)值之所以能夠說明特征的重要性是因?yàn)?，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(gè)特征對(duì)于樣本的預(yù)測(cè)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(jì)算每個(gè)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(gè)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(gè)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(gè)特征集和特征集對(duì)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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