随机森林用于特征选择

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随机森林通过计算特征变量的重要性来进行特征选择。方法包括计算每个特征加入噪声前后OOB数据误差的差值，以此评估特征对分类结果的影响。通过多次删除和重建随机森林，寻找袋外误差率最低的特征子集作为最优特征组合。

随机森林可以计算单个特征变量的重要性。

计算特征X的重要性的方法：

  1. 对RF中的每一棵决策树，计算出OOB数据的误差，记作 e r r O O B 1 errOOB1 errOOB1
  2. 对所有OOB数据里的特征X加入噪声，然后计算OOB数据的误差，记作 e r r O O B 2 errOOB2
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利用随机森林做特征选择
keepreder
08-04 3万+
随机森林具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点，这使得它成为了目前最流行的机器学习算法之一。随机森林提供了两种特征选择的方法：mean decrease impurity和mean decrease accuracy。 平均不纯度减少----mean decrease impurity         随机森林由多个决策树构成。决策树中的每一个节点都是关于某个特征的条件，为的是将数据集按照
利用随机森林进行特征选择
Cvjark的博客
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例子是wine数据集： http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/ 之所以可以利用随即森立来进行特征筛选是由于决策树的特性，因此我们可以利用所有决策树得到的平均不纯度（基尼系数）衰减来量化特征的重要性。根据重要性可以剔除相关度很低的特征，精简模型。 接下来直接进入代码： import pandas as pd ...
基于随机森林的特征选择-降维-回归预测——附代码
不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等
02-20 7095
可以看到，使用两个特征进行预测的准确度为85.2077，与使用所有特征进行预测的准确度相差不大，这表明随机森林特征选择方法有效的选择出了最重要的特征，实现了从大量特征到少数重要特征的特征降维筛选，极大的降低了特征的冗余性。当随机森林评价完成特征的重要性后，还需要对各个特征变量之间的相关性进行评估，以更加明显的看出何种特征最能影响预测结果，使用皮尔逊系数作为各个特征变量之间的相关性评价指标，从下图可以看出，越接近黄色表示相关性越强。确定要剔除的比例，依据特征重要性剔除相应比例的特征，得到一个新的特征集。
随机森林-特征选择
Vulpes corsac
08-10 1万+
随机森林是一种相当简单、容易理解的方法，他的基本原理就是，从原数据集中有放回的采样获得若干个子集，基于每个子集训练出不同的基分类器，再通过基分类器的投票获得最终的分类结果。另外，随机森林还有值得一提的是，随机森林不但对样本进行采样，也会对属性进行采样，即横竖采样，不过对属性的采样不再是自助采样法了，只是简单的按一定比例随机采样。将生成的多棵决策树组成随机森林。要进行特征选择，得现有一个对特征好坏的度量，我们先来看一下，随机森林是如何度量一个特征的好坏的，再来看它如何进行的特征选择。......
Python中的RF-RF与RF-SVR交叉验证回归预测方法：随机森林用于特征选择与建模，注释丰富多核支持向量机对比分析
最新发布
09-02
内容概要：本文介绍了结合随机森林（RF）和支持向量机（SVR）的回归预测方法，并提供了完整的Python实现。文中详细讲解了从数据准备到最终预测的全过程，包括使用RF进行特征选择、构建RF和SVR模型、进行交叉验证...
机器学习中随机森林用于降维、特征选择与重要性排序的技术解析
07-29
内容概要：本文探讨了随机森林在处理高维数据时的关键应用——降维、特征选择与重要性排序。随着数据维度增加带来的过拟合风险和计算复杂度提升，随机森林凭借其优秀的拟合能力和稳定性提供了解决方案。文中详细介绍...
随机森林特征选择
E_vens
07-15 6608
前言 随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能，因此，随机森林也被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。 本文是对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍。 随机森林（RF）简介 只要了解决策树的算法，那么随机森林是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括： 用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集 用抽样得到的样本集生成一棵决策树。在生成的每一...
使用随机森林做特征选择
Sunlight
07-14 3万+
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用随机森林做特征选择
每天进步一点点
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机器学习——随机森林特征选择及周期性分析
杨老师的小跟班(*∩_∩*)
10-09 4744
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【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）
Deng7326的博客
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随机森林&特征选择
banbuduoyujian的博客
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根据模型的生成过程，随机森林可分为Forest-RI、Forest-RC等不同类型。这里对Forest-RI、Forest-RC进行简单的介绍。 1、Forest-RI： 在节点分裂时，随机的选择F个特征作为候选分裂特征，然后从这随机选择的F特征中挑选出最佳分裂特征。以此种方式生成决策树，进而得到随机森林。可见F值对模型的性能是有影响的。[1]通过实验讨论了F值对模型效果的影响：Forest-RI
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predict函数 R_R包randomForest的随机森林回归模型以及对重要变量的选择
weixin_39890452的博客
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一、特征选择         在我们做特征工程时，当我们提取完特征后，可能存在并不是所有的特征都能分类起到作用的问题，这个时候就需要使用特征选择的方法选出相对重要的特征用于构建分类器。此外，使用特征选择这一步骤也大大减少了训练的时间，而且模型的拟合能力也不会出现很大的降低问题。         在特征选择的许多方法中，我们可以使用随机森林模型中的特征重要属性来筛选特征，并得到其与分类的相关性。
使用随机森林进行特征选择
fatfairyyy的博客
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使用make_moons数据集构造一个有5棵树的随机森林模型，观察每棵树的决策边界。随机森林用到了ensemble集成的思想，即使用多棵决策树集成一个随机森林模型，并通过自助采样（从n_samples个数据点中有放回地重复随机抽取一个样本，并抽取n_samples次），并对每个结点使用的特征（单棵决策树使用特征进行决策：if/else）进行随机选择，保证随机森林中每一棵树都是随机的（两两不同），这样保证了每棵树都是随机的，优化了的缺点。...
随机森林在特征选择与回归预测中的应用研究
资源摘要信息:"在本资源包中，我们主要关注于随机森林算法在特征选择和回归预测方面的应用。随机森林是一种集成学习方法，它构建多个决策树，并将它们的预测结果进行综合。该算法因其在处理大数据集、处理缺失数据、...
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