利用随机森林做特征选择

最新推荐文章于 2025-11-02 13:00:27 发布
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#数据挖掘 #随机深林 #特征选择 #机器学习 #决策树

随机森林是流行的机器学习算法，提供了mean decrease impurity和mean decrease accuracy两种特征选择方法。平均不纯度减少考虑特征如何减少决策树的不纯度，可能偏向于类别多的变量。平均精确率减少通过衡量特征值顺序改变对模型精确率的影响来评估特征重要性。尽管重要特征的删除可能不会显著降低模型性能，因为相关特征可以补偿。
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        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不同的响应变量一分为二。利用不纯度可以确定节点（最优条件），对于分类问题，通常采用基尼不纯度

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