随机森林输出特征重要性的原理？

Nen 2021-09-18 14:36

- 程序员

随机森林对于特征重要性的评估思想：判断每个特征在随机森林中的每颗树上做了多大的贡献，然后取个平均值，最后比一比特征之间的贡献大小。其中关于贡献的计算方式可以是基尼指数或袋外数据错误率。

-基于基尼系数：如果特征X出现在决策树J中的结点M，则计算节点M分枝前后的Gini指数变化量，假设随机森林由N棵树，则计算N次的Gini系数，最后将所有的Gini系数做一个归一化处理就得到了该特征的重要性。

-基于袋外数据错误率：袋外数据指的是每次随机抽取未被抽取达到的数据，假设袋外的样本数为O，将这O个数据作为测试集，代入已生成好的随机森林分类器，得到预测的分类结果，其中预测错误的样本数为X，则袋外数据误差为X/O，这个袋外数据误差记为errOOB1，下一步对袋外数据的特征A加入噪声干扰，再次计算袋外误差errOOB2，假设随机森林由N个分类器，则特征A的重要性为：sum(errOOB2-errOOB1)/N,其依据就是，如果一个特征很重要，那么其变动后会非常影响测试误差，如果测试误差没有怎么改变，则说明特征A不重要。

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