【机器学习】随机森林 Random Forest 得到模型后，评估参数重要性

作者：盐析白兔 | 2024-02-22 20:55:16

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increase in %incmse

在得出random forest 模型后，评估参数重要性

importance（）示例如下

特征重要性评价标准

%IncMSE 是 increase in MSE。就是对每一个变量比如 X1 随机赋值, 如果 X1重要的话, 预测的误差会增大,所以误差的增加就等同于准确性的减少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一个概念的.

IncNodePurity 也是一样, 如果是回归的话, node purity 其实就是 RSS（残差平方和residual sum of squares）的减少, node purity 增加就等同于 Gini 指数的减少,也就是节点里的数据或 class 都一样, 也就是 Mean Decrease Gini.

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