如何 判斷 因子 重要性、隨機森林範例、機器學習特徵選取在PTT/mobile01評價與討論，在ptt社群跟網路上大家這樣說
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基於集合的決策樹模型（如隨機森林）可以用來對不同特徵的重要性進行排序。瞭解我們的模型最重要的特徵對於理解我們的模型如何做出預測（使其更易於解釋） ...
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2018年12月10日 — 利用隨機森林進行特徵選擇 ; #載入資料，必要的時候可以檢視下資料的情況 · 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data' ...
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當數據集的特徵過多時，容易產生過擬合，可以用隨機森林來在訓練之後可以產生一個各個特徵重要性的數據集。
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隨機森林 與這個通用的方案只有一點不同:它使用一種改進的學習演算法，在學習過程中的每次候選分裂中選擇特徵的隨機子集。這個過程有時又被稱為「特徵 ...
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随机森林 具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点，这使得它成为了目前最流行的机器学习算法之一。随机森林提供了两种特征选择的方法：mean decrease impurity和mean ...