python随机森林 交叉验证_随机森林是否需要交叉验证+特征的重要性
随机森林不需要交叉验证！
随机森林属于bagging集成算法，采用Bootstrap，理论和实践可以发现Bootstrap每次约有1/3的样本不会出现在Bootstrap所采集的样本集合中。故没有参加决策树的建立，这些数据称为袋外数据oob，歪点子来了，这些袋外数据可以用于取代测试集误差估计方法，可用于模型的验证。
袋外数据(oob)误差的计算方法如下：
对于已经生成的随机森林,用袋外数据测试其性能,假设袋外数据总数为O,用这O个袋外数据作为输入,带进之前已经生成的随机森林分类器,分类器会给出O个数据相应的分类
因为这O条数据的类型是已知的,则用正确的分类与随机森林分类器的结果进行比较,统计随机森林分类器分类错误的数目,设为X,则袋外数据误差大小=X/O
随机森林树模型的特征重要性排序常见有两种方法
1、基于OOB的评估指标
先用训练好的模型对OOB数据进行打分，计算出AUC或其他业务定义的评估指标；接着对OOB数据中的每个特征：(1) 随机shuffle当前特征的取值(即依次对每个特征赋予一个随机数，观察算法性能的变化)；(2) 重新对当前数据进行打分，计算评估指标；(3)计算指标变化率。按照上面方式，对每个特征都会得到一个变化率，最后按照变化率排序来量化特征重要性。
2、基于gini指数
就是看看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。对于生成的每棵树，计算每个分裂节点的Gini指数，计算公式如下：
其中，K表示K个类别，
表示第
个分裂点中k类别所占的比例。特征
在节点m的重要性可以通过分裂前后的特征
的差值来表示，可以表示为
最后，把所有求得的重要性评分做一个归一化处理即可
具体计算例子可以参考【3】
Reference:
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