数据与特征对随机森林的影响（特征对比、特征降维、考虑性价比）

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#机器学习

本文探讨了数据与特征对随机森林模型的影响，包括不同特征之间的对比分析、特征降维的方法及其实现，以及如何综合考虑特征的性价比来优化模型。通过实际案例展示了特征选择的重要性。
数据工程：数据清洗、特征工程与增强技术对模型性能的基础性影响
专栏
05-04 1981
数据工程通过数据清洗、特征工程和数据增强三大关键技术，系统性地提升模型泛化能力和预测性能。数据清洗是基础，确保输入数据的质量和可靠性；特征工程是关键，通过提取和构造使模型高效学习；数据增强是提升，通过多样化样本扩展模型适应范围。三者协同作用，形成从数据到模型的完整闭环，其影响往往超过单纯优化算法本身。2025年最新研究显示，数据工程已从传统的手工操作发展为智能化、自动化和系统化的流程。自监督学习、大模型生成和多模态融合等技术使数据增强更加有效；
大数据特征工程全攻略：特征选择、降维与转换技术详解
最新发布
AI架构全栈开发实战笔记
09-27 1016
特征工程是大数据机器学习的"基石"，其质量直接决定了模型的性能。本文系统讲解了特征选择、特征降维、特征转换三大核心模块的原理与实践，并通过纽约出租车行程时间预测的实战案例，展示了特征工程的全流程。在实际工作中，特征工程是一个迭代的过程，需要结合领域知识、统计分析与模型反馈。数据科学家应不断尝试新的特征、调整特征工程策略，以提升模型的性能。“特征工程不是魔法，而是科学与艺术的结合。希望本文能帮助你掌握特征工程的科学方法，同时发挥你的艺术创造力，打造出更优秀的机器学习模型。附录：代码仓库。
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 7057
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。
matlab实现的随机森林算法
10-31
matlab实现的随机森林算法，利用分类器可做回归或预测
随机森林matlab降维,七种降维方法
weixin_42298093的博客
03-18 2517
之前介绍过关于降维和特征选择，这里对几种降维方法进行介绍，与之前的方法大致相同。​1 缺失值比例​该方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。该方法示意图如下：关于缺失值阈值的确定，使用的方法就是实验不同的值，上图中的文字描述写明了过程1)从0.1到0.9实验阈值，每步长0.12)计算特征的缺失...
Python数据分析案例04——超高维数据的降维(随机森林)、特征工程
weixin_46277779的博客
08-18 6643
对超高维度数据进行预处理降维，然后使用随机森林进一步降维
8、特征工程：特征选择与降维
websocket5live的博客
09-12 29
本文深入探讨了机器学习中的特征工程，重点介绍了特征选择与降维两大核心任务。文章系统阐述了特征减少的必要性，详细解析了特征选择的目标、评估指标（包括单特征效用指标、多特征指标、包装方法等）、搜索策略与停止准则，并介绍了高级技术如Relief算法和AIC/BIC模型选择准则。在降维部分，涵盖了PCA、LDA、t-SNE等经典方法以及词嵌入和图嵌入等现代特征嵌入技术。最后，文章总结了特征工程的综合流程、实际应用案例及注意事项，并展望了自动化、深度学习融合等未来发展趋势，为构建高效、可解释的机器学习模型提供了全面指
随机森林(Random Forests) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
09-29 965
随机森林(Random Forests) - 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：随机森林，决策树，集成学习，机器学习，数据挖掘 1. 背景介绍
大数据预测实战-随机森林预测实战（三）-数据与特征对模型的影响
小白不白
02-03 2360
数据与特征对随机森林的影响 带着上节提出的问题，重新读取规模更大的数据，任务还是保持不变，需要分别观察数据量和特征的选寸结果的影响。 导入工具包 import pandas as pd 读取数据 features = pd.read_csv('data/temps_extended.csv') features 新的数据中，数据规模发生了变化，数据量扩充到了2191条并且加入了新的天气指标： ws_1：前一天的风速 prcp_1: 前一天的降水 snwd_1：前一天的积雪深度 既然有了新的特征，先来看看
特征多重共线对随机森林模型预测性能的影响研究
AIHUBEI的博客
07-25 2909
特征共线是否对随机森林模型的预测性能有影响？ 我们为什么关注特征共线？ 特征共线就是指数据集中的特征之间匹配得太好或特征高度相关，例如：降雨量和乌云云团大小、织物纤维和吸水能力等； 然而，在机器学习模型中，特征共线是一件坏事。它可能造成模型偏向于某些特征，而导致信息丢失，尤其是在多特征回归任务中更是如此。 实际上，特征共线对随机森林模型并没有影响。这里将对特征共线对随机森林模型的影响进行讨论。 下面是本文的一些参考链接： 参考链接1 参考链接2 # 工具包导入 import numpy as np impo
机器学习中Random Forest 随机森林小结（5步算法，11个优缺点，例子演示解决Kaggle高频竞赛题泰坦尼克沉船）
lindaicoding的博客
08-04 5978
随机森林属于 集成学习 中的 Bagging方法。由多个随机树构成，然后通过投票共同学习特征。 因为生长很深的树容易学习到高度不规则的模式，即overfit，在训练集上具有低bias和高variance的特点。随机森林是平均多个深决策树以降低variance的一种方法，其中，决策树是在一个数据集上的不同子集进行训练的，在最终的模型中通常会大大提高性能。 这有些像解决一道预测何时世界末日的难题，你给一个大学生解决，又给了一个在家里自学的人解决。两个人的解法很大概率是不一样的，你提取两个人解法的优势合起来就
随机森林参数选择
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PanDawson的博客
03-13 2万+
这里是基于前面两篇相关文章 基于随机森林做回归任务（数据预处理、MAPE指标评估、可视化展示、特征重要性、预测和实际值差异显示图） https://blog.youkuaiyun.com/qq_40229367/article/details/88526749 数据与特征对随机森林的影响（特征对比、特征降维、考虑性价比） https://blog.youkuaiyun.com/qq_40229367/articl...
机器学习笔记 十五：随机森林（Random Forest）评估机器学习模型的特征重要性
amyniez的博客，欢迎交流讨论
10-31 6331
在随机森林中创建决策树时，通过测量特征在减少不确定性（分类器）或方差（回归器）方面的有效性来计算特征的平均-减少-不纯重要性。问题是这种机制虽然快速，但并不总是能准确反映出重要性。互换重要性是一个更好的方法，它衡量一个特征的重要性为：将验证集或袋外（OOB）样本导入随机森林，并记录基线准确性（分类器）或R2得分（调节器）。对单一预测特征的列值进行修正，然后将所有测试样本重新通过随机森林，重新计算准确率或者R2。该特征的重要性是基线和因排列组合而造成的总体准确率或R2下降之间的差异。
基于随机森林实现特征选择降维及回归预测（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
12-11 8069
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。2.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。
数据处理和分析之分类算法：随机森林(RandomForest)：特征选择与降维
2401_87715305的博客
10-03 2009
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法，由Leo Breiman在2001年提出。它通过构建多个决策树并综合它们的预测结果来提高分类或回归的准确性。随机森林的每个决策树都是在数据集的随机子集上训练的，同时在每个节点选择特征时也采用随机方式，这使得模型具有很高的多样性和鲁棒性。
sklearn专题四：降维算法
Colorfully_lu的博客
12-17 3517
1 概述 1.1 从什么叫“维度”说开来 在过去的三周里，我们已经带大家认识了两个算法和数据预处理过程。期间，我们不断提到一些语言，比如说：随机森林是通过随机抽取特征来建树，以避免高维计算；再比如说，sklearn中导入特征矩阵，必须是至少二维；上周我们讲解特征工程，还特地提到了，特征选择的目的是通过降维来降低算法的计算成本……这些语言都很正常地被我用来使用，直到有一天，一个小伙伴问了我，”维度“到底是什么？ 对于数组和Series来说，维度就是功能shape返回的结果，shape中返回了几个
随机森林如何评估特征重要性
weixin_41643439的博客
03-11 9901
序 集成学习模型的一大特点是可以输出特征重要性，特征重要性能够在一定程度上辅助我们对特征进行筛选，从而使得模型的鲁棒性更好。 随机森林中进行特征重要性的评估思想为： 判断每个特征在随机森林中的每颗树上做了多大的贡献，然后取个平均值，最后比一比特征之间的贡献大小。其中关于贡献的计算方式可以是基尼指数或袋外数据错误率。 RF评估特征重要性--基于基尼指数 基尼指数计算方法：k 代表 k 个类别...
房屋价格预测：特征选择与随机森林回归
通过对相关热图、PCA和随机森林回归的综合运用，不仅增强了模型的预测能力，还提高了模型处理大数据集时的效率和准确性。同时，该资源还涉及到了数据科学和机器学习中常用的工作环境——Jupyter Notebook，以及黑客...
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