随机森林，随机森林中进行特征重要性_随机森林贡献值的分析

随机森林（RF）简介

只要了解决策树的算法，那么随机森林是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括：

1. 用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集
2. 用抽样得到的样本集生成一棵决策树。在生成的每一个结点： 
3. 随机不重复地选择d个特征
4. 利用这d个特征分别对样本集进行划分，找到最佳的划分特征（可用基尼系数、增益率或者信息增益判别）
5. 重复步骤1到步骤2共k次，k即为随机森林中决策树的个数。
6. 用训练得到的随机森林对测试样本进行预测，并用票选法决定预测的结果。

下图比较直观地展示了随机森林算法（图片出自文献2）
 

特征重要性评估

现实情况下，一个数据集中往往有成百上前个特征，如何在其中选择比结果影响最大的那几个特征，以此来缩减建立模型时的特征数是我们比较关心的问题。这样的方法其实很多，比如主成分分析，lasso等等。不过，这里我们要介绍的是用随机森林来对进行特征筛选。 
用随机森林进行特征重要性评估的思想其实很简单，说白了就是看看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。 
好了，那么这个贡献是怎么一个说法呢？通常可以用基尼指数（Gini index）或者袋外数据（OOB）错误率作为评价指标来衡量

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

https://blog.csdn.net/zjuPeco/article/details/77371645?locationNum=7&fps=1 

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