随机森林特征筛选

最新推荐文章于 2025-03-13 21:31:01 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yiyouxian/article/details/43817777
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文章介绍了使用随机森林进行特征筛选的方法，通过Python的sklearn库分析boston房价数据，展示了特征的重要性排名。

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

刚看到一篇介绍特征筛选的文章，里面介绍基于模型的特征排名，附加了一个随机森林的python程序，感觉挺好，赶紧mark下来。

程序使用了skliearn机器学习库，数据集为boston房屋价格数据，源程序如下所示：

from sklearn.cross_validation import cross_val_score, ShuffleSplit
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import
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随机森林筛选特征Matlab,特征筛选（随机森林）
weixin_36212135的博客
03-22 5499
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。sklearn中已经实现了用随机森林评估特征重要性，在训练好随机森林模型后，直接调用feature_importances属性就能得到每个特征的重要性。特征筛选(随机森林)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...
python随机森林筛选变量_特征筛选（随机森林）
weixin_39871162的博客
12-11 7077
参考：http://blog.youkuaiyun.com/zjuPeco/article/details/77371645?locationNum=7&fps=1一般情况下，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...
基于随机森林的特征提取方法
07-05
提出一种基于随机森林和转导推理的特征提取方法, 步骤如下: 1)利用带标签的训练样本建立随机森林模型; 2) 将无标签的测试数据导入随机森林模型中,生成全体数据(训练样本和测试数据)的相似性矩阵; 3)对该相似性矩阵进行 多维尺度变换得到全体数据的低维数据表示,即低维特征,使得原高维数据在低维空间中具有更好的可分性. UCI 数据 库的实验结果表明: 与主成分分析方法相比, 该方法将无标签测试集的数据分布信息转移到相似性矩阵中,更好地刻画 整个样本空间上的数据分布特性,从而提高分类器的性能,是一种行之有效的特征提取方法. 最后还讨论了特征提取维 数对模型准确率的影响,为实际应用提供参考.
随机森林筛选变量（Python实现）
github_38980969的博客
07-04 2万+
#文章转自每日一Python公众号当数据集的特征过多时，容易产生过拟合，可以用随机森林来在训练之后可以产生一个各个特征重要性的数据集，利用这个数据集，确定一个阈值，选出来对模型训练帮助最大的一些特征，...
机器学习——随机森林（Random Forest）
最新发布
zdx2585503940的博客
03-13 1995
随机森林是一种基于集成学习（Ensemble Learning）的机器学习算法，属于 Bagging 类型的集成方法。它通过构建多个决策树（Decision Tree）并将它们的预测结果进行集成，从而提高模型的准确性和鲁棒性。随机森林广泛应用于分类、回归以及特征选择等任务。随机森林通过构建多个决策树（Decision Tree）进行集成学习，减少了过拟合风险，提高了预测准确性。但是随机森林的模型较大，存储和预测速度较慢。
随机森林进行特征选择
zrh_优快云的博客
08-07 4810
1 特征重要性​度量 计算某个特征X的重要性时，具体步骤如下： 1）对每一颗决策树，选择相应的袋外数据​计算袋外数据误差，记为errOOB1. 所谓袋外数据是指，每次建立决策树时，通过重复抽样得到一个数据用于训练​决策树，这时还有大约1/3的数据没有被利用，没有参与决策树的建立。这部分数据可以用于对决策树的性能进行评估，计算模型的预测错误率，称为袋外数据误差。 ​2）随机对袋外数据OOB所...
数据分析：数据预处理之随机森林特征筛选
qq_38395376的博客
12-07 3921
随机森林特征筛选 关于的特征的筛选，可以利用皮尔逊系数，如果是分类的变量的话可以用卡方检验，这些都是再用具体算法跑之前所做的数据处理。我们还可以用一个算法先跑，然后看数据属性的特征，也就是选择主要的属性。 from sklearn.model_selection import cross_val_score, ShuffleSplit from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.pipeline import Pipelin
python随机森林变量重要性_python中随机森林如何优化
weixin_39757212的博客
12-08 510
2.声纳数据集案例研究在本节中，我们将把随机森林算法应用到声纳数据集。该示例假定数据集的CSV副本位于当前工作目录中，文件名为sonar.all-data.csv。首先加载数据集，将字符串值转换为数字，并将输出列从字符串转换为0和1的整数值。这可以通过使用帮助器函数load_csv()，str_column_to_float()和str_column_to_int()来加载和预备数据集。我们将使用...
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。
通过随机森林回归分析自动提取3D形状的通用焦点特征
04-23
这篇文章的标题是“通过随机森林回归分析自动提取3D形状的通用焦点特征”，描述也与标题一致，说明这篇文章主要研究的是如何利用随机森林回归分析的方法，自动从3D形状中提取通用的焦点特征。文章的关键词包括“通用...
随机森林代码-matlab
12-22
文档还可能涵盖了随机森林的优缺点，比如抗过拟合能力、处理高维数据的效率以及能够估计特征重要性。 随机森林在许多领域都有应用，如医学诊断、图像分类、文本分类、生物信息学等。了解并掌握MATLAB中的随机森林...
关于random forest 的matlab代码
02-18
matlab 编写的 关于random forest 的分类和回归代码，已试验，可以成功运行
随机森林的REF递归特征消除法来筛选特征（python实现不依赖sklearn)
qq_23345187的博客
03-06 6438
随机森林的REF递归特征消除法来筛选特征
|机器学习| - R语言 - 随机森林 - 分类、回归、预测、筛选变量有史以来超详细解析（干货满满）
热门推荐
慕小白的博客
08-03 8万+
R语言随机森林详细解析（基于randomforest包和varSelRF包）随机森林 基于R你即将从这里看到你不会看到 研究如何用R去实现随机森林也有三个月的时间了，从一开始的完全不理解，到现在的游刃有余，我似乎花了过多的时间，毕竟是初学者嘛。不知各位有没有发现，优快云上随机森林的教程都说的有些模糊，好像在刻意回避着什么，而且很少有人说变量筛选的问题。所以，今日，我觉得有必要记录一下了。 随机森...
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。......
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 6558
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。
基于随机森林实现特征选择降维及回归预测（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
03-16 6036
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。
【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 2834
使用随机森林算法进行数据集处理，目标位特征选择。
模型 随机森林（通俗解读）
wangdsh的博客
11-28 1671
随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树来进行分类或回归预测。随机森林的核心思想是“集思广益”，即通过组合多个模型的预测结果来提高整体的预测准确性和鲁棒性。随机森林模型的主要特点包括使用自助采样（Bootstrap Sampling）来构建每棵树的训练数据集，以及在构建每棵树时随机选择特征子集进行分裂，这增加了模型的多样性并有助于提高泛化能力。随机森林的发展历史可以追溯到20世纪90年代末和21世纪初。
python随机森林特征筛选
02-12
### Python 中使用随机森林进行特征选择的方法 #### 使用 `sklearn` 实现随机森林特征选择 为了在 Python 中利用随机森林进行特征选择，通常会借助于 Scikit-Learn 库。该库提供了方便易用的接口来创建和训练随机森林模型，并获取各个输入变量对于目标变量的影响程度。 下面是一个具体的例子，展示了如何加载数据集、训练随机森林分类器并提取最重要的几个特征： ```python from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 加载乳腺癌数据集作为示例 data = load_breast_cancerr() X = data['data'] y = data['target'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 创建随机森林分类器实例 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) # 训练模型 clf.fit(X_train, y_train) # 获取特征重要性分数 feature_importances = clf.feature_importances_ # 找到前 n 个最重要特征对应的索引位置 n_top_features = 5 top_feature_indices = feature_importances.argsort()[-n_top_features:][::-1] print("Top {} features and their importance scores:".format(n_top_features)) for idx in top_feature_indices: print("{:<20} : {:.4f}".format(data['feature_names'][idx], feature_importances[idx])) # 可视化特征重要性 plt.figure(figsize=(8,6)) sorted_idx = feature_importances.argsort() plt.barh(range(len(sorted_idx)), feature_importances[sorted_idx]) plt.yticks(range(len(sorted_idx)), [data['feature_names'][i] for i in sorted_idx]) plt.title('Feature Importance') plt.show() ``` 这段代码首先导入必要的包，接着定义了一个简单的流程用于读取内置的数据集（这里选择了乳腺癌诊断数据），分割成训练/验证两部分之后建立了基于默认参数设置下的随机森林分类器[^3]。完成建模过程后，程序计算出了每项属性的重要性得分，并挑选出排名靠前者予以展示；最后还绘制了一张水平条形图以便直观理解哪些因素最能影响最终判断结果[^4]。
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