Feature selection 方法、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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Feature selection 方法在利用隨機森林對特徵重要性進行評估方法一 - 台部落的討論與評價
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Feature selection 方法在機器學習之隨機森林(簡單理解) | 程式前沿的討論與評價
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Feature selection 方法在[Day 14] 多棵決策樹更厲害：隨機森林(Random forest)的討論與評價
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Feature selection 方法在利用隨機森林進行特徵選擇- IT閱讀的討論與評價
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' ...
Feature selection 方法在利用隨機森林來進行特徵選擇（Python代碼實現） - 每日頭條的討論與評價
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。
Feature selection 方法在隨機森林- 維基百科，自由的百科全書的討論與評價
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 ...
Feature selection 方法在利用随机森林做特征选择_牛客博客的討論與評價
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 ...