JavaShuo
欄目
標籤
隨機深林-特徵重要性計算方式
時間 2021-01-13
原文
原文鏈接
特徵重要性 一個數據集中往往有成百上前個特徵,如何在其中選擇比結果影響最大的那幾個特徵。 這裏我們要介紹的是用隨機森林來對進行特徵篩選。 用隨機森林進行特徵重要性評估的思想其實很簡單,說白了就是看看每個特徵在隨機森林中的每顆樹上做了多大的貢獻,然後取個平均值,最後比一比特徵之間的貢獻大小。 好了,那麼這個貢獻是怎麼一個說法呢? 通常可以用基尼指數(Gini index)或者袋外數據(OOB)錯誤率
>>阅读原文<<
相關文章
1.
隨機森林 Iris 特徵重要性
2.
使用隨機森林計算特徵重要度
3.
隨機森林的特徵重要性原理
4.
Python機器學習:4.9 利用隨機森林評估特徵重要性
5.
經過閾值篩選隨機森林的重要特徵
6.
如何用機器學習算法計算特徵重要性
7.
隨機森林之特徵選擇
8.
特徵篩選(隨機森林)
9.
用隨機森林做特徵選擇
10.
隨機森林&特徵選擇
更多相關文章...
•
Scala Trait(特徵)
-
Scala教程
•
C# 運算符重載
-
C#教程
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
•
算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
重學計算機
隨機性
重要性
特徵
計徵
計算方法
隨機
重要
計算機
計算機-CPU
PHP 7 新特性
網站主機教程
Docker教程
計算
設計模式
算法
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
2.
Java 3 年,25K 多嗎?
3.
mysql安裝部署
4.
web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
5.
3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
6.
dataframe2
7.
ThinkFree在線
8.
在線畫圖
9.
devtools熱部署
10.
編譯和鏈接
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
隨機森林 Iris 特徵重要性
2.
使用隨機森林計算特徵重要度
3.
隨機森林的特徵重要性原理
4.
Python機器學習:4.9 利用隨機森林評估特徵重要性
5.
經過閾值篩選隨機森林的重要特徵
6.
如何用機器學習算法計算特徵重要性
7.
隨機森林之特徵選擇
8.
特徵篩選(隨機森林)
9.
用隨機森林做特徵選擇
10.
隨機森林&特徵選擇
>>更多相關文章<<