R语言随机森林模型：计算随机森林模型的特征重要度（feature importance）并可视化特征重要度使用少数重要特征拟合随机森林模型（比较所有特征模型和重要特征模型在测试集上的表现差异）
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了R语言随机森林模型：计算随机森林模型的特征重要度（feature importance）并可视化特征重要度使用少数重要特征拟合随机森林模型（比较所有特征模型和重要特征模型在测试集上的表现差异）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
R语言随机森林模型：计算随机森林模型的特征重要度（feature importance）并可视化特征重要度、使用少数重要特征拟合随机森林模型（比较所有特征模型和重要特征模型在测试集上的表现差异）
目录
以上是关于R语言随机森林模型：计算随机森林模型的特征重要度（feature importance）并可视化特征重要度使用少数重要特征拟合随机森林模型（比较所有特征模型和重要特征模型在测试集上的表现差异）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
R语言使用party包中的cforest函数基于条件推理决策树（Conditional inference trees）构建随机森林使用varimp函数查看特征重要度使用table函数计算混淆矩阵
Python计算树模型（随机森林xgboost等）的特征重要度及其波动程度：基于熵减的特征重要度计算及可视化基于特征排列的特征重要性（feature permutation）计算及可视化
R语言编写自定义函数计算分类模型评估指标：准确度特异度敏感度PPVNPV数据数据为模型预测后的混淆矩阵比较多个分类模型分类性能（逻辑回归决策树随机森林支持向量机）