weixin_62472350的博客

简单介绍就是例如特征A，首先使用原始数据进行计算得到其原始预测值，之后可以进行修改该特征的数据计算噪音预测值，当噪音预测值的结果比原始预测值的结果要差得多的话说明这个特征比较重要，如果噪音预测值的结果跟原始预测值的结果差距不大甚至可能好那么一点点，说明这个特征就不怎么重要了。也就是先建立一棵树，在进行预测任务的时候，真实值是100，第一棵树预测为90，再加一棵树使得预测结果为95，继续加树使得结果为97，再继续加树使得预测值越来越靠近真实值，加树是为了提升其性能。随机森林中的树的数量。

从理论深入解释决策树模型，并基于sklearn与基于python分别实现该模型应用。