随机森林用于特征选择

最新推荐文章于 2023-02-20 10:53:45 发布

Doooer

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分类专栏：机器学习算法总结

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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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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：

对RF中的每一棵决策树，计算出OOB数据的误差，记作 $e r r O O B 1$
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

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