Random Forest面试要点总结

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Random Forest面试要点总结相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

随机森林的特征重要性原理

1、随机森林得到的feature importance的原理?

在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下:

1:对于随机森林中的每一颗决策树,使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差,记为errOOB1.

2:  随机地对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰(就可以随机的改变样本在特征X处的值),再次计算它的袋外数据误差,记为errOOB2.

3:假设随机森林中有Ntree棵树,那么对于特征X的重要性=∑(errOOB2-errOOB1)/Ntree,之所以可以用这个表达式来作为相应特征的重要性的度量值是因为:若给某个特征随机加入噪声之后,袋外的准确率大幅度降低,则说明这个特征对于样本的分类结果影响很大,也就是说它的重要程度比较高。

 

以上是关于Random Forest面试要点总结的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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