利用随机森林进行特征选择

最新推荐文章于 2025-05-21 20:01:22 发布
最新推荐文章于 2025-05-21 20:01:22 发布
阅读量1w 收藏 74
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 特征选择 随机森林
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43084928/article/details/82716947
本文探讨如何利用随机森林进行特征选择。通过分析决策树的平均不纯度（基尼系数）衰减来评估特征的重要性，从而筛选掉相关度低的特征，简化模型。以wine数据集为例，介绍了随机森林的参数如n_estimators和n_jobs，并建议查阅相关文档了解更多详细信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#载入数据，必要的时候可以查看下数据的情况
source_url = 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data'
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
R语言利用随机森林进行特征选择
DevScribe的博客
08-17 665
通过对数据集进行建模并计算特征的重要性得分，我们可以筛选出对目标变量具有最大影响力的特征，并用于后续的数据分析和建模过程中。在实际应用中，我们可以根据数据集的大小和特征的数量来调整随机森林算法的参数，以获取更准确和稳定的特征选择结果。在R语言中，我们可以使用随机森林算法来进行特征选择，以提高模型的准确性和解释性。除了单独查看特征的重要性，我们还可以设置一个重要性阈值，筛选出重要性得分高于阈值的特征。最后，我们可以根据选定的特征重新构建数据集，并将其用于后续的建模和分析。首先，我们需要安装并加载。
特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)特征选择
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
04-28 5212
特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)特征选择 目录特征选择 | MATLAB实现RF(随机森林)特征选择基本介绍模型设定参考资料 基本介绍 随机森林能够度量每个特征的重要性，我们可以依据这个重要性指标进而选择最重要的特征。 一般情况下，数据集的特征成百上千，因此有必要从中选取对结果影响较大的特征来进行进一步建模，相关的方法有：主成分分析、lasso等，这里我们介绍的是通过随机森林来进行筛选。 用随机森林进行特征重要性评估的思想比较简单，主要是看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献，然后
利用随机森林做特征选择
热门推荐
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
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 6774
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。
基于python的机器学习（七）—— 数据特征选择
最新发布
歆歆~黯了
05-21 715
特征选择是机器学习中的关键步骤，旨在从原始数据中筛选出最相关的特征，以提升模型性能、减少过拟合并降低计算复杂度。 特征选择方法主要分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。
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。......
使用随机森林做特征选择
Sunlight
07-14 3万+
目录 一、介绍 二、实验 2.1 实验数据 2.2 特征选择 一、介绍 随机森林模型不仅在预测问题上有着广泛的应用，在特征选择中也有一定的应用，这是因为，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，这个参数将返回一个numpy数组对象，数组里的元素对应为随机森林模型在拟合后认为的所给训练属性列的重要程度，是数值类型数据，数组中元素之和为1。变量重要性度量数组中，数值越大的...
基于随机森林特征选择与改进麻雀算法优化LSTM的时间序列预测模型
04-08
首先利用随机森林进行特征选择，减少数据维度并提高模型效率；然后采用改进的麻雀优化算法优化LSTM的超参数，避免局部最优，提升模型性能；最后将优化后的参数应用于LSTM模型，实现了高效的电力负荷、光伏和环境预测...
使用随机森林进行特征选择并进行可视化（Python）
CodeShiftZ的博客
09-09 851
特征选择是指从给定的特征集中选择最重要的特征，以提高模型的性能和效果。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的随机森林算法进行特征选择，并使用可视化工具展示结果。通过以上步骤，我们成功地使用随机森林算法进行了特征选择，并通过条形图可视化了特征的重要性。这些重要性分数可以帮助我们选择最重要的特征，从而改善我们的机器学习模型的性能和效果。在上述代码中，我们创建了一个包含特征和对应重要性的DataFrame，并按照重要性降序对其进行排序。接下来，我们可以根据特征的重要性绘制一个条形图来可视化结果。
随机森林之特征选择
weixin_34194551的博客
11-28 1081
摘要：在随机森林介绍中提到了随机森林一个重要特征：能够计算单个特征变量的重要性。并且这一特征在很多方面能够得到应用,例如在银行贷款业务中能否正确的评估一个企业的信用度,关系到是否能够有效地回收贷款。但是信用评估模型的数据特征有很多,其中不乏有很多噪音,所以需要计算出每一个特征的重要性并对这些特征进行一个排序,进而可以从所有特征中选择出重要性靠前的特征。 一：特征重要性 在随机森林中某个特...
随机森林代码,用于特征筛选
10-19
2020华为杯研究生数学建模大赛的B题，辛烷值建模，需要先对众多变量进行特征筛选，再进行变量和输出之间的对应关系。所以可以用随机森林来进行变量的特征筛选。这个是py文件。
随机森林特征选择
E_vens
07-15 6524
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...
随机森林用于特征选择
YQMind的博客
12-22 5616
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errOOB1errOOB1errOOB1 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errOOB2errOOB2errOOB2 RF有N棵树，则特征X的重要性为∑i(errOOB2i−errOOB1i)/N\sum_i (errOOB2_i-errOO...
使用随机森林进行特征选择
fatfairyyy的博客
08-31 2922
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。...
【Machine Learning】使用随机森林进行特征选择
Lawe的博客
06-19 2万+
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。
随机森林&特征选择
banbuduoyujian的博客
03-04 1万+
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
用随机森林做特征选择
每天进步一点点
05-14 2万+
关于随机森林的介绍，可见本博客中http://blog.youkuaiyun.com/u014755493/article/details/70168009 首先提出两个指标，特征重要性和分类精确度。 一.特征重要性 对于随机森林中的一颗决策树，其训练数据集是使用Bagging方法得到的，即套袋法，还有大约1/3的袋外数据我们可以用它进行特征重要性的度量，假设针对某个特征X，我们利用套袋法建立了一颗决策
【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
02-06 3008
使用随机森林算法进行数据集处理，目标位特征选择。
如何利用随机森林进行特征选择以提高UCI数据集上的分类精度？请结合《随机森林特征选择算法RFFS：提升分类性能的关键》进行解答。
11-12
最后，推荐查阅《随机森林特征选择算法RFFS：提升分类性能的关键》，该文详细介绍了RFFS算法的原理和实验过程，提供了理论和实践上的支持，对于理解和应用随机森林特征选择具有重要价值。 参考资源链接：[随机森林...
评论 4
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