随机森林的特征重要性排序
OOB计算
用未被选择到的学习的数据,做验证集计算。不必另外做validation了
Feature Selection
如果没有做好这部分,也是有缺点的:
其中最致命的就是,可能得到的是错误的答案,一不小心找到的关系就是关联,而不是原因。
所以RF中加入了在哪里切一刀。
pemunitation
随机打乱这个特征的数据,看最后的结果和之前是否一致,这样保证了数据分布的一致。
如果一致,说明特征影响并不大。
直接删除呢?并没办法很好的决定出是否重要,因为该特征可能对组合有效?改变太多对结果的影响并不好说。
特征重要性排序
在这个特征里面加入一些垃圾,如果和不放的准确率类似,那么就可以说明是重要的。
加什么垃圾呢?垃圾还能选吗?
一个是把原数据的分布改掉,一个是杂絮的影响。
有放回抽样bootstrap,这里选择类似的思想。
pemunitation test:看下原来的表现和现在被污染之后的表现的差距
importance(i)=performance(D)−performance(Dp)importance(i) = performance(D) - performance(D^p)importance(i)=performance(D)−performance(Dp)
这样的操作需要训练P次,实际的算法采用了近似的方法,采用OOB的方法计算特征重要度排序。
importance(i)=Eoob(D)−Eoob(Dp)importance(i) = E_{oob}(D) - E_{oob}(D^p)importance(i)=Eoob(D)−Eoob(Dp) 如果是对原数据的分布进行改变,依旧没有什么影响。
但是可进一步转化为:
importance(i)=Eoob(D)−Eoobp(D)importance(i) = E_{oob}(D) - E_{oob}^p(D)importance(i)=Eoob(D)−Eoobp(D),直接在验证上动手脚,训练只训练一次,但是计算OOB的时候对相应的特征,计算相应的OOB分数。
课后:
随机森林的特征重要性排序相关推荐
- 利用随机森林进行特征重要性排序
第一步就是导包,这里我们主要需要用到的就是sklearn和pandas 我们先对自己的数据集进行一下处理 import numpy as np import pandas as pd testset= ...
- 随机森林做特征重要性排序和特征选择
随机森林模型介绍: 随机森林模型不仅在预测问题上有着广泛的应用,在特征选择中也有常用. 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 ...
- 随机森林对特征重要性排序
two methods: 1.Mean decrease impurity 不纯度降低 大概是对于每颗树,按照impurity(gini /entropy /information gain)给特征 ...
- 随机森林计算特征重要性_随机森林中计算特征重要性的3种方法
随机森林计算特征重要性 The feature importance describes which features are relevant. It can help with a better ...
- python随机森林特征重要性_基于随机森林识别特征重要性(翻译)
博主Slav Ivanov 的文章<Identifying churn drivers with Random Forests >部分内容翻译.博主有一款自己的产品RetainKit,用A ...
- 可视化随机森林的特征重要性
可视化随机森林的特征重要性 # 查看随机森林的特征重要性 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensembl ...
- 利用随机森林对特征重要性进行评估 方法一
https://hal.archives-ouvertes.fr/file/index/docid/755489/filename/PRLv4.pdf 前言 随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法 ...
- 利用随机森林对特征重要性进行评估
文章目录 1 前言 2 随机森林(RF)简介 3 特征重要性评估 4 举个例子 5 参考文献 1 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 ...
- python随机森林特征重要性原理_随机森林进行特征重要性度量的详细说明
特征选择方法中,有一种方法是利用随机森林,进行特征的重要性度量,选择重要性较高的特征.下面对如何计算重要性进行说明. 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 ...
最新文章
- 公开处刑:PapersWithCode上线“论文复现报告”,遏制耍流氓行为!
- android 指示器平移动画,Android实现带指示器的自动轮播式ViewPager
- *【HDU - 1506】【POJ - 2559】Largest Rectangle in a Histogram(单调栈或动态规划)
- 减治法在查找算法中的应用(JAVA)--折半查找
- 网页修改iPhone13在线源码 – 无需SVIP
- Dubbo学习总结(5)——Dubbo服务架构及服务治理过程演进
- Java之JVM调优案例分析与实战(5) - 服务器JVM进程奔溃
- RMQ with Shifts
- navicat 连接mysql is not allowed to connect to this mysql server
- lamp环境搭建之配置apache与fpm方式的php
- 活动轮廓模型之Snake模型简介
- 【MOS】RAC 环境中 gc block lost 和私网通信性能问题的诊断 (文档 ID 1674865.1)
- wps如何调节行间距?
- 待办-9月7号-11号(month9week2)
- 领英加人的方法和细节,一个月轻松加1000+人
- 使用openfire开发插件
- Linux——LDAP(相当于Windows下的AD)
- html鼠标移动距离,简单的鼠标移动元素近大远小效果
- 24/09/2022 c语言细节
- TOJ 3498.Differences
热门文章
- B. TMT Document
- QT QGraphicsItem飞舞的蝴蝶
- C语言设计A与B的区别,C语言辅导 - abc与a=b=c的区别 and something else
- 我国人口14亿人那为什么汉语编程没有办法成为主流?
- BZOJ2054疯狂的馒头
- 读取服务器光模块信息,如何使用MIB读取光模块的收发光功率
- 神奇的手指——可以取代”切水果“的清屏小软件
- 启动修复无法修复计算机win10,win10系统使用“sfc /scannow”修复系统提示Windows资源保护无法启动修复服务怎么办...
- 工作之余,请IT人员开怀大笑吧
- comp9334-proj2