如何篩選特徵？用隨機森林（RF）

向AI轉型的程序員都關注了這個號👇👇👇 人工智能大數據與深度學習  公衆號：datayx 一般情況下，數據集的特徵成百上千，因此有必要從中選取對結果影響較大的特徵來進行進一步建模，相關的方法有：主成分分析、lasso等，這裏我們介紹的是通過隨機森林來進行篩選。 用隨機森林進行特徵重要性評估的思想比較簡單，主要是看每個特徵在隨機森林中的每棵樹上做了多大的貢獻，然後取平均值，最後比較不同特徵之間

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