用隨機森林做特徵選擇

關於隨機森林的介紹，可見本博客中http://blog.csdn.net/u014755493/article/details/70168009 首先提出兩個指標，特徵重要性和分類精確度。 一.特徵重要性 對於隨機森林中的一顆決策樹，其訓練數據集是使用Bagging方法得到的，即套袋法，還有大約1/3的袋外數據我們可以用它進行特徵重要性的度量，假設針對某個特徵X，我們利用套袋法建立了一顆決策樹T，

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