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首頁精彩閱讀feature importance函數(shù)的簡要介紹！
feature importance函數(shù)的簡要介紹！
2020-05-19
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feature importance指特征重要性，在特征選擇的許多方法中，我們可以使用隨機森林模型中的特征重要屬性來篩選特征，并得到其與分類的相關(guān)性。


由于隨機森林存在的固有隨機性，該模型可能每次給予特征不同的重要性權(quán)重。但是通過多次訓(xùn)練該模型，即每次通過選取一定量的特征與上次特征中的交集進(jìn)行保留，以此循環(huán)一定次數(shù)，從而我們最后可以得到一定量對分類任務(wù)的影響有重要貢獻(xiàn)的特征。



具體來說，在隨機森林中某個特征X的重要性的計算方法如下：



1：對于隨機森林中的每一顆決策樹,使用相應(yīng)的OOB(袋外數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)來計算它的袋外數(shù)據(jù)誤差,記為errOOB1.



2: 隨機地對袋外數(shù)據(jù)OOB所有樣本的特征X加入噪聲干擾(就可以隨機的改變樣本在特征X處的值),再次計算它的袋外數(shù)據(jù)誤差,記為errOOB2.



3：假設(shè)隨機森林中有Ntree棵樹,那么對于特征X的重要性=∑(errOOB2-errOOB1)/Ntree,之所以可以用這個表達(dá)式來作為相應(yīng)特征的重要性的度量值是因為：若給某個特征隨機加入噪聲之后,袋外的準(zhǔn)確率大幅度降低,則說明這個特征對于樣本的分類結(jié)果影響很大,也就是說它的重要程度比較高。

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