随机森林特征重要性度量

使用随机森林度量特征重要性的方法在此介绍两种：

通过基尼指数计算节点的不纯度衡量特征重要性
在节点t使用属性a作为划分属性，估计属于不同类的概率，使用p(k|t)，k=1,…,Q表示，基尼指数的定义为：
$G(t)=1-\sum _{k=1}^{Q}p^{2}(k|t)$
Q是样本种类数。在使用属性Xj作为划分属性时，计算划分之前与划分之后的基尼指数（表示不确定性程度）之差，使用 $\Delta _{j}$ 表示， $\bar{\Delta} _{j}$ 表示平均减少基尼指数。
通过袋外数据的误差OOB（out-of-bag）衡量特征重要性

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