决策树-随机森林-两种Feature importances排序方法

最新推荐文章于 2025-09-16 13:51:19 发布
转载 最新推荐文章于 2025-09-16 13:51:19 发布 · 575 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_22510827/article/details/114218051

本文详细介绍了如何利用Python的pandas库进行数据清洗和预处理，结合matplotlib和seaborn库实现复杂的数据可视化。通过实例解析，帮助读者掌握数据探索性分析的关键技巧，并探讨了在实际项目中如何选择合适的图表类型来有效传达信息。
随机森林特征重要性分析
AI天才研究院
04-02 1143
非常感谢您提供如此详细的要求和任务说明。我会尽我所能按照您的指引撰写这篇专业的技术博客文章。作为一位世界级的人工智能专家和计算机领域大师,我会以专业、深入、实用的角度来全面阐述随机森林特征重要性分析的相关知识。 我会严格遵循您提出的各项约束条件,力求以逻辑清晰、结构紧凑、简单易懂的专业技术语言,为读者呈现一篇内容丰富、见解独到的优质博客文章。 在开始正文撰写之前,
大数据预测实战-随机森林预测实战（二）-随机森林回归模型
小白不白
02-03 2万+
随机森林气温预测数据+代码 随机森林回归模型 万事俱备，我们可以来建立随机森林模型啦，首先导入工具包，先建立1000个树试试吧，其他参数先用默认值，之后我们会再深入到调参任务中： # 导入算法 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 建模 rf = RandomForestRegressor(n_estimators= 1000, random_state=42) # 训练 rf.fit(train_features, train_lab
决策树：从特征的重要程度说起
我爱智能
12-23 1万+
开始陆续介绍决策树与随机森林，理解原理与会用来做分类算法是其一，更重要的是要理解决策树构造的精髓并加以推广应用才是算融会贯通。 先来看看所谓的树结构，其实很简单，就是从一个节点往下依次不断分裂节点的一种结构，比如下面这个图描述的是根据一个人的信息（包括职业、年龄、收入、学历）去判断他是否有贷款的意向的树结构图： 可以看到，所谓的树结构其实就是一大堆有顺序的if-else条件判断语句的组合，如果职...
随机森林做特征重要性排序和特征选择
热门推荐
02-24 6万+
随机森林模型介绍： 随机森林模型不仅在预测问题上有着广泛的应用，在特征选择中也有常用。 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。 随机森林模型在拟合数据后，会对数据属性列，有一个变量重要性的度量，在sklearn中即为随机森林模型的 feature_importances_ 参数，这个参数返回一个numpy数组对象，对应为随机森林模型认为训练特征的重要程度，float类型，和为1，特征重要性度数组中，数值越
RandomForest中的feature_importance
weixin_34250709的博客
06-27 2909
随机森林算法（RandomForest）的输出有一个变量是 feature_importances_ ，翻译过来是 特征重要性，具体含义是什么，这里试着解释一下。 参考官网和其他资料可以发现，RF可以输出两种 feature_importance，分别是Variable importance和Gini importance，两者都是feature_importance，只是计算方法不同。 Va...
17、决策树与随机森林分类模型：Scikit-Learn 与 PySpark 实现
e6f7g8h9i的博客
09-16 33
本文详细介绍了使用Scikit-Learn和PySpark构建决策树与随机森林分类模型的方法，通过鸢尾花数据集对比了两种框架在模型性能、特征重要性和建模流程上的异同。分析表明，随机森林能有效降低过拟合风险，提升预测准确率；Scikit-Learn适合小规模数据快速建模，而PySpark在处理大规模数据时具有分布式计算优势。文章还提供了完整的代码实现、模型评估结果及实际应用建议，为不同场景下的模型选择提供了参考。
机器学习总结一：Bagging之决策树、随机森林原理与案例
a1314_521a的博客
10-18 1055
决策树原理介绍，信息增益，信息增益率，基尼系数等公式和案例计算，随机森林原理，分类案例
机器学习算法实战系列：决策树与随机森林全攻略
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
04-22 1161
为什么随机森林比单一决策树强大得多？答案就在集成学习的’集体智慧’中！Bagging：并行训练多个模型，通过投票或平均得到最终结果Boosting：串行训练模型，每个模型关注前一个模型的错误Stacking：用初级模型的输出作为次级模型的输入随机森林属于Bagging方法的典型代表。“恭喜你！现在你已经掌握了决策树和随机森林的核心原理与实战技巧，这是你机器学习之旅中的重要里程碑！随机森林因其出色的表现和易用性，已成为工业界最受欢迎的算法之一。尝试在Kaggle比赛中应用随机森林。
【1 - 决策树 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习
qq_43629945的博客
12-29 1734
分类树的八个参数、一个属性（feature_importances_）、四个接口（fit，score，apply，predict）criterion两个随机性相关的参数：random_state，splitter五个剪枝参数：max_depth，min_samples_split，min_samples_leaf，max_feature，min_impurity_decrease。
Notes—Random Forest-feature importance随机森林对特征排序
code_caq的博客
07-01 1万+
……未完待补充…… ref:http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-iii-random-forests/ two methods: 1.Mean decrease impurity 大概是对于每颗树，按照impurity（gini /entropy /information gain）给特征排序，然后整个森林取平均 2...
Spark 和 Python.sklearn：使用随机森林计算 feature_importance 特征重要性
Puzzle的博客
05-17 1万+
前言 数据：美国某公司的共享单车数据 数据源：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00275/ 图源：https://blog.youkuaiyun.com/wuxintdrh/article/details/90729963 pySpark代码 from pyspark.sql import S...
决策树的实现和排序重要特征
weixin_34095889的博客
09-07 3214
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from adspy_shared_utilities import plot_feature_importances tree=DecisionTreeClassifier(random_state=0) tree.fit(X_train2,y_train2) list(X_mush...
AI菜鸟向前飞 — LLM简介
2401_82469710的博客
05-11 2191
AI菜鸟向前飞 — LLM简介
kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic<随机森林&特征重要性>
dichuqi8803的博客
03-23 490
完整代码：https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列： Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程，分析字符串类型的变量获取新变量，对数值变量进行规范化，获取派生属性并进行维规约。现在我们已...
机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性
加百力 的技术博客
12-30 2919
随机森林里面包含了多棵决策树，我们可以通过计算特征在每棵决策树决策过程中所产生的的信息增益平均值来衡量该特征的重要性。我们可以通过 scikit-learn 提供的 SelectFromModel 来通过 threshold 参数设定一个阈值 ，选择满足这个贡献度阈值的特征出来。可以看到选择了 5 个特征，现在我们就用这 5 个特征拟合一下 kNN 算法。选择 5 个特征时，模型在训练集和测试集上的表现和选择全部特征的表现相当！可以对比一下在用 SFS 算法选择的 3 个特征拟合的 kNN 算法。
随机森林中feature_importances_的理解
qq_26449287的博客
07-26 2万+
https://blog.youkuaiyun.com/zjuPeco/article/details/77371645
随机森林特征重要性排序
udhdhejhdiej的博客
06-24 1254
【代码】随机森林特征重要性排序。
决策树 / 随机森林实现泰坦尼克号生存预测实验报告
最新发布
11-10
我们被要求提供使用决策树和随机森林实现泰坦尼克号生存预测的实验报告。根据引用，我们需要包括数据处理、模型构建、评估等步骤。以下是一个结构化的实验报告框架： # 实验报告：决策树与随机森林在泰坦尼克号生存...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值