隨機森林重要性評分多次取平均值有意義嗎

2021-03-03 20:50:53 字數 1357 閱讀 4157

1樓:

分類器是一種電腦程式。

他的設計目標是在通過學習後,可以自動的對給定的資料進行分類。

應用在搜尋引擎以及各種檢索程式中。同時也大量應於於資料分析與**領域。

如何計算隨機森林中的 變數重要性?

2樓:匿名使用者

首先對於每棵樹,每次利用bootstrap方法抽取樣本進行訓練,但是有1/3的資料沒有抽取到,這樣的資料成為袋外資料oob(out of bag),將oob帶入決策樹中,計算出誤差error1,對oob中所有樣本的特徵x對應的值進行雜訊干擾,即隨機改變特徵的值,再將資料帶入決策樹中,計算出誤差error2。對於n棵樹,計算出變數x的重要性為error2-error1的均值

3樓:匿名使用者

分類器是一種電腦程式。

他的設計目標是在通過學習後,可以自動的對給定的資料進行分類。

應用在搜尋引擎以及各種檢索程式中。同時也大量應於於資料分析與**領域。

怎麼將隨機森林的特徵重要性和特徵名對應上

4樓:匿名使用者

資料(data)是事實或觀察的結果,是對客觀事物的邏輯歸納,是用於表示回客觀事物的未經加工的答

5樓:軒轅小毅

你用bai的是python嗎?還是其他軟體du?

以python中的演算法為例zhi(假設訓練集是個3x3的矩陣dao),匯入的訓練集中特徵內的排序假容如是a,b,c(矩陣第一列為a,第二為b,第三為c),假設結果產生的重要性給出的資料為[0.2 0.3 0.

5],那麼對應的a重要性為0.2,b:0.

3, c:0.5

隨機森林的優點

6樓:小楠既氌鳧

隨機森林的優點有:

1. 對於很多種資料,它可以產生高準確度的分類器。

2. 它可以處理大量的輸入變數。

3. 它可以在決定類別時,評估變數的重要性。

4. 在建造森林時,它可以在內部對於一般化後的誤差產生不偏差的估計。

5. 它包含乙個好方法可以估計遺失的資料,並且,如果有很大一部分的資料遺失,仍可以維持準確度。

6. 它提供乙個實驗方法,可以去偵測 variable interactions 。

7. 對於不平衡的分類資料集來說,它可以平衡誤差。

8. 它計算各例中的親近度,對於資料探勘、偵測偏離者(outlier)和將資料視覺化非常有用。

9. 使用上述。它可被延伸應用在未標記的資料上,這類資料通常是使用非監督式聚類。也可偵測偏離者和**資料。

10. 學習過程是很快速的。

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禮儀的重要性禮儀的重要性是什麼?

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1誠信是中華民族的傳統美德。2有誠信才能建立良好的人際關係 3有誠信才能獲得他人的尊重與信任 4有誠信才能獲得事業的成功 5有誠信有利於構建社會主義和諧社會 聽過 狼來了 這個故事沒有啊?如果不誠實,你就會被狼吃掉喲。反證誠實守信的重要性!誠實是做人之本,是為人處事的最高品格,也是你在公司裡能夠取得...