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  • 随机森林特征选择

    2020-07-15 22:33:47
    本文是对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍。 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: 用有抽样放回的方法(bootstrap)从...

     

    前言

    随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能,因此,随机森林也被誉为“代表集成学习技术水平的方法”。
    本文是对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍。

    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:
      1. 随机不重复地选择d个特征
      2. 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)
    3. 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。
    4. 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1:随机森林算法示意图

    没错,就是这个到处都是随机取值的算法,在分类和回归上有着极佳的效果,是不是觉得强的没法解释~
    然而本文的重点不是这个,而是接下来的特征重要性评估。

    特征重要性评估

    sklearn 已经帮我们封装好了一切,我们只需要调用其中的函数即可。 我们以UCI上葡萄酒的例子为例,首先导入数据集。

     

    import pandas as pd
    url = 'http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data'
    df = pd.read_csv(url, header = None)
    df.columns = ['Class label', 'Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 
                  'Alcalinity of ash', 'Magnesium', 'Total phenols', 
                  'Flavanoids', 'Nonflavanoid phenols', 'Proanthocyanins', 
                  'Color intensity', 'Hue', 'OD280/OD315 of diluted wines', 'Proline']
    

    然后,我们来大致看下这是一个怎么样的数据集

     

    import numpy as np
    np.unique(df['Class label'])
    

    输出为

     

    array([1, 2, 3], dtype=int64)
    

    可见共有3个类别。然后再来看下数据的信息:

     

    df.info()
    

    输出为:

     

    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    RangeIndex: 178 entries, 0 to 177
    Data columns (total 14 columns):
    Class label                     178 non-null int64
    Alcohol                         178 non-null float64
    Malic acid                      178 non-null float64
    Ash                             178 non-null float64
    Alcalinity of ash               178 non-null float64
    Magnesium                       178 non-null int64
    Total phenols                   178 non-null float64
    Flavanoids                      178 non-null float64
    Nonflavanoid phenols            178 non-null float64
    Proanthocyanins                 178 non-null float64
    Color intensity                 178 non-null float64
    Hue                             178 non-null float64
    OD280/OD315 of diluted wines    178 non-null float64
    Proline                         178 non-null int64
    dtypes: float64(11), int64(3)
    memory usage: 19.5 KB
    

    可见除去class label之外共有13个特征,数据集的大小为178。

    按照常规做法,将数据集分为训练集和测试集。此处注意:sklearn.cross_validation 模块在0.18版本中被弃用,支持所有重构的类和函数都被移动到了model_selection模块。从sklearn.model_selection引入train_test_split

     

    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    x, y = df.iloc[:, 1:].values, df.iloc[:, 0].values
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3, random_state = 0)
    feat_labels = df.columns[1:]
    forest = RandomForestClassifier(n_estimators=10000, random_state=0, n_jobs=-1)
    forest.fit(x_train, y_train)
    

    好了,这样一来随机森林就训练好了,其中已经把特征的重要性评估也做好了,我们拿出来看下。

     

    importances = forest.feature_importances_
    indices = np.argsort(importances)[::-1]
    for f in range(x_train.shape[1]):
        print("%2d) %-*s %f" % (f + 1, 30, feat_labels[indices[f]], importances[indices[f]]))
    

    输出的结果为

     

     1) Color intensity                0.182483
     2) Proline                        0.158610
     3) Flavanoids                     0.150948
     4) OD280/OD315 of diluted wines   0.131987
     5) Alcohol                        0.106589
     6) Hue                            0.078243
     7) Total phenols                  0.060718
     8) Alcalinity of ash              0.032033
     9) Malic acid                     0.025400
    10) Proanthocyanins                0.022351
    11) Magnesium                      0.022078
    12) Nonflavanoid phenols           0.014645
    13) Ash                            0.013916
    

    对的就是这么方便。
    如果要筛选出重要性比较高的变量的话,这么做就可以

     

    threshold = 0.15
    x_selected = x_train[:, importances > threshold]
    x_selected.shape
    

    输出为

     

    (124, 3)
    

    这样,帮我们选好了3个重要性大于0.15的特征。

     

    转载于:https://www.jianshu.com/p/1e2562f3e33b

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    目录

    一、介绍

    随机森林模型不仅在预测问题上有着广泛的应用,在特征选择中也有一定的应用,这是因为,随机森林模型在拟合数据后,会对数据属性列,有一个变量重要性的度量,在sklearn中即为随机森林模型的 feature_importances_参数,这个参数将返回一个numpy数组对象,数组里的元素对应为随机森林模型在拟合后认为的所给训练属性列的重要程度,是数值类型数据,数组中元素之和为1。变量重要性度量数组中,数值越大的属性列对于预测的准确性更加重要。

    二、实验

    2.1 实验数据

    这里选用kaggle上的入门比赛,Housing Prices Competition for Kaggle Learn Users的数据集作为实验对象,这是一个预测房价的回归问题,数据集如下:

    c44958b575afd60e3e7800a8d57c8516.png

    这个数据有81个属性列,1460条数据。

    2.2 特征选择

    载入数据

    #getData函数为自定义的函数,其实就是调用了pandas的read_csv函数

    train, test = getData('./data/train.csv', './data/test.csv')

    1. 使用皮尔逊相关系数选择特征

    #根据皮尔逊相关系数选择与要预测的属性列SalePrice相关性最高的10个属性

    #[:11],选出11个是因为SalePrice自己与自己的相关性最高,所以要将它去除故选择排序后的前11个属性,再去除SalePrice

    features = train.corr()['SalePrice'].abs().sort_values(ascending=False)[:11]

    features.drop('SalePrice', axis=0, inplace=True)

    features = features.index

    结果如下

    482f5ab02947c2c6594fd382175ca9c7.png

    2. 使用随机森林模型选择特征

    #先用皮尔逊系数粗略的选择出相关性系数的绝对值大于0.3的属性列,这样不需要训练过多不重要的属性列

    #可以这么做而且不会破坏实验的控制变量原则,因为根据皮尔逊相关系数选择出的重要性排名前10的属性列

    #它们与要预测的属性列的皮尔逊相关系数均大于0.3,可以当成步骤1中也进行了同样的取相关系数为0.3的操作

    features = train.corr().columns[train.corr()['SalePrice'].abs()> .3]

    features = features.drop('SalePrice')

    #使用随机森林模型进行拟合的过程

    X_train = train[features]

    y_train = train['SalePrice']

    feat_labels = X_train.columns

    rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100,max_depth=None)

    rf_pipe = Pipeline([('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('standardize', StandardScaler()), ('rf', rf)])

    rf_pipe.fit(X_train, y_train)

    #根据随机森林模型的拟合结果选择特征

    rf = rf_pipe.__getitem__('rf')

    importance = rf.feature_importances_

    #np.argsort()返回待排序集合从下到大的索引值,[::-1]实现倒序,即最终imp_result内保存的是从大到小的索引值

    imp_result = np.argsort(importance)[::-1][:10]

    #按重要性从高到低输出属性列名和其重要性

    for i in range(len(imp_result)):

    print("%2d. %-*s %f" % (i + 1, 30, feat_labels[imp_result[i]], importance[imp_result[i]]))

    #对属性列,按属性重要性从高到低进行排序

    feat_labels = [feat_labels[i] for i in imp_result]

    #绘制特征重要性图像

    plt.title('Feature Importance')

    plt.bar(range(len(imp_result)), importance[imp_result], color='lightblue', align='center')

    plt.xticks(range(len(imp_result)), feat_labels, rotation=90)

    plt.xlim([-1, len(imp_result)])

    plt.tight_layout()

    plt.show()

    结果如下图:

    3354ac0d0875f473ecdc0412b64d25b0.png

    69d766131e332f366cbeda44735c489a.png

    可以看出,步骤2与步骤1中选择出来的属性列差别不大,不过步骤2表明随机森林模型在拟合后觉得OverallQual属性列的重要性很高。

    3. 使用同一个模型进行对比训练

    经实验,对于随机森林模型RandomForestRegressor(n_estimators=100,max_depth=None)而言,使用步骤1中的通过皮尔逊相关系数获得的属性列进行训练,得分为0.9778667641397033;而使用随机森林选择的特征进行训练,得分为0.9800629050754925。可以看出使用随机森林做特征选择,在这个数据集上对于提高模型的能力还是有一定的作用的。

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  • 摘要:现如今,数据规模快速增长,使得如何从繁杂无序的...利用机器学习中的虑噪,特征选择等技术,可以有效的从大量繁杂数据中获取有价值的信息,这可以为后续分析研究打下坚实的基础. 随机森林是一种优秀的机器学习方...

    摘要:

    现如今,数据规模快速增长,使得如何从繁杂无序的数据中提取有用信息,成为摆在大家面前的一个课题.数据挖掘技术应运而生,凭借其优越性能已经被广泛的应用于复杂数据的分析.同时,机器学习技术日趋成熟和完善,越来越多的机器学习方法被应用到数据挖掘问题中.利用机器学习中的虑噪,特征选择等技术,可以有效的从大量繁杂数据中获取有价值的信息,这可以为后续分析研究打下坚实的基础. 随机森林是一种优秀的机器学习方法,已经被成功的应用于许多领域.随机森林不仅可以解决分类问题和回归问题,在特征选择领域已经引起越来越多的关注.本文基于随机森林模型,针对其在代谢组学数据分析中的应用,进行了大量的研究.为了克服噪音数据对随机森林分类正确率的干扰,通过借助人工对照变量虑噪的方法,可以提高分类正确率.随机森林是通过对特征进行重要性度量的方式实现特征选择的,然而,简单的一次评分是不够的,因为有很大的随机成分,结合处理对象所属领域自身的特点,本文给出了一种有限制的迭代评价的随机森林特征选择方法.另外,特征选择结果的优劣,在很大程度上依赖于处理策略的设计,这不仅包含了处理流程策略的设计,还包括了模型构建策略的设计.最后,为了充分利用多种机器学习方法各自的优点,尽可能全面的理解处理对象,本文还提出了一种新的集成数据处理策略,把随机森林,支持向量机和遗传算法集成到一起. 本文以随机森林为研究焦点,把其应用于代谢组学数据处理.代谢组学是生物信息学四大组学之一,代谢组学技术可以肯定身体已经发生的变化,这对疾病的诊断以及治疗有极其重要的意义.用人工对照变量辅助删除噪音时,构建的随机森林分类模型正确率由90.7%提高到94.4%;用迭代的随机森林特征度量方式特征选择时,五组正确率均很高,提取出18个可定性的重要特征;用多种方法集成处理数据时,模型的分类正确率均为100%,同时提取出31个重要特征.

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  • 随机森林特征选择、融合和集成策略:结合多种形态学MRI手段,对健康老年人、MCI、cMCI和阿尔茨海默病患者进行鉴别:来自阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)数据库 摘要: 背景:在计算机辅助诊断各种脑疾病的时代,...

    随机森林特征选择、融合和集成策略:结合多种形态学MRI手段,对健康老年人、MCI、cMCI和阿尔茨海默病患者进行鉴别:来自阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)数据库

    摘要:
    背景:在计算机辅助诊断各种脑疾病的时代,阿尔茨海默病(AD)在神经影像学研究中占有很大的比重,其主要范围是在日常实践中的应用。然而,还没有研究试图同时区分健康对照组(HC)、早期轻度认知障碍(MCI)、晚期MCI (cMCI)和稳定型AD,使用来自单一模式的特征,即MRI。
    新方法:基于神经成像挑战组织者提供的预处理MRI图像,我们试图量化多种形态MRI特征的预测精度,以同时识别amongHC、MCI、cMCI和ad。研究了一种利用整组特征子集(如整组特征、左/右半球特征等)通过随机森林进行多特征选择、利用融合方法进行随机森林分类和通过多数投票进行集成分类的新方法。
    关键词:随机森林、阿尔兹海默病、轻度认知障碍、神经图像
    1.介绍
    2.材料和方法
    2.1参与者
    MRIs从ADNI中选择。ADNI是一个国际性的项目,收集和验证神经学数据,如磁共振成像和PET图像,遗传学或认知测试。我们使用带有静电的种子随机自动的选择对象,使用Konstanz信息采集器进行数据分析。
    通过对从网站下载的文本文件进行三步过滤,选择ADNI的受试者。我们使用了包含诊断转换的文件,用于首先选择健康对照组(HC)、阿尔茨海默病(AD)和轻度认知障碍(MCI)的患者,这些患者在随访中没有转换他们的诊断。然后,用同样的方法,我们选择了那些患有MCI的人他们转变成了阿尔茨海默氏症(cMCI)。
    第二步是在某一时间点获得临床数据。年龄、性别、细微精神状态检查评分。
    该数据集通过诊断标准被分组,为了获得平衡的对象数分为四个(HC, AD, MCI, cMCI)。
    最后一步是获得对象的MRI扫描ID。选择第一个MPRAGE序列,在3T被获得。
    最后,整个数据集的400个对象被分为240个对象的训练集和160个对象的测试集。
    表一总结训练集和测试集的人口统计资料,包括平均年龄,性别,平均MMSE。
    在这里插入图片描述
    2.2磁共振(MR)图像采集
    所有受试者均使用Philips 3t Achieva核磁共振扫描仪进行扫描。核磁共振数据采集协议在ADNI的官方网页中有描述
    2.3特征提取
    t1加权磁共振图像(MRI)由神经成像挑战/比赛的组织者处理,用于MCI的自动分类。
    核磁共振成像是由Freesurfer预处理(v5.3),与标准管道(recon-all−hippo-subfields)在电脑上运行GNU / Linux Ubuntu 14.04和16个cpu和16 gb的RAM。
    我们使用KNIME plugin K-Surfer (Sarica et al., 2014)将Freesurfer产生的数字数据提取为表格格式。比赛的组织者随后加入了这张带有人口统计学和临床参数的表格。用于培训程序的功能集如下:
    MMSE提单细微精神状态检查−总分基线的主题、年龄。
    2.4问题公式
    国际挑战的组织者自动预测MCI的MRI数据生成一个额外的340 人工观测与真是测试观察(4×40 = 160)挑战测试集形成一个组合测试集有500个观察者。该测试样本被使用在在线Kaggle竞争平台用于分类性能评价。该集合,称为人工-挑战数据集合,被分为公开的和私有的测试集。每次提交后,组织者通过kaggle网络系统返回,500个对象的精度,只是160个对象是真盲数据集,其余(340−假)通过创建一个模型基于训练数据集的特性。基于包含真实测试数据的挑战测试集,实现了团队分类准确率的最终评价和排序。最终,有标签的测试数据和模糊矩阵被使用
    对于给定的节点分割,两个结果节点的基尼杂质指数的值小于父节点的值。如果我们将数据集中每个变量的基尼系数杂质降低量累加到一个RF模型的所有树上,我们就得到了每个变量对应的基尼系数重要度测度,从而可以用于特征选择。
    2.4.2.融合方法
    分类任务中一个有趣的同时也是重要的挑战是使用方法组合多个特征集(或模式),这一过程称为多模式融合。在这种情况下,可以考虑关于执行融合的级别的两种基本策略。
    第一个策略,称为早期融合,特征级融合,将来自单个特征集/模式的特征连接起来以创建公共特征向量。然后,一个分类器为了形成最终的预测模型使用这个普通的特征向量被训练。
    第二个策略,称为最后融合,决策层融合,对每个特征集/模式分别训练分类模型,将单个结果(分类器得分)融合成最终的公共决策。组合多分类的标准的方法是在最后融合来计算一个单个分类器的分数的权重和。图1和2描述早期和晚期融合的概念。
    在该研究中,我们使用早期融合,基于RF操作特征的晚期融合策略。即OOB错误和接近率。这两个晚期融合策略的描述如下:
    假设有两个特征集/模式,即D和E。首先,每个集合的特征向量被使用来训练一个单独的RF模型。从两个RF模型中,对于每一特征集/模式的权重需要被计算,为了应用权重融合并且提供最后的RF预测。OOB和临近比延时融合策略被应用如下:
    2.4.2.1OOB策略:从每一个特征集的RF模型的OOB错误估计,每个考虑的类的OOB精度值被分别计算。然后对这些值进行标准化,作为两个特性集/模式的权重。
    2.4.2.2临近比策略:与OOB策略相比,接近比策略也采用相同的方法。然而,不是利用每个RF模型的OOB精度值,使用内部类和类内代理(每个类)之间的比值值。对于每一个RF模型,构建PR = {prij, i,j = 1,…,n} (n=数据用例数)对数据用例之间的邻近矩阵,内类与类内接近的比值计算如下式所示:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    cLi,cLj是类i和j的类标签
    2.4.2.3
    权重融合:对于一个未知情况的预测,RF模型为这种情况提供了每个类的概率估计。从两个特征集/模式D和E中可能的输出和,通过他们相关模型权重和被乘(使用OOB策略或接近比策略计算)为了产生最后的RF预测,进行求和:
    在这里插入图片描述
    2.4.3模型描述
    模型1.使用RF分类器在整个特征集进行训练,通过基尼系数对特征选择的重要性进行测量,提供最后的特征子集来重新训练RF模型。
    模型2.
    A.最开始提供特征空间第一次被分为两个模型-特征集,每一集包含从左或右半球的特征/测量。
    B.对每种模态进行ARF模型的训练,与模型1一样,利用基尼系数重要性测度从每种模态中选择最重要的特征。
    C.使用结果特征子集重新训练RF模型
    D.为了计算两种RF模型的最终预测/概率分数,权重融合被应用在采用接近比的后期融合策略。
    模型3:与第二模型相似,唯一不同是在权重融合使用OOB后期融合策略。
    模型4:第四种模型采用了与模型2相同的步骤A和步骤B。然后不再使用最后特征训练RF分类器。使用SVM分类模型。分类器模型的输出转换为类上的概率分布。
    模型5:我们将早期的融合应用于两种模式产生的特征子集,最后,新的RF模型被训练,使用连接特征向量。
    最后,对于基于集成模型输出的未知情况的预测,采用多数表决方案,即预测的类是集成模型得到最多票数的类。
    3实验结果
    3.1实验装置
    对我们使用的RF参数,在实验中,树的数量为每个RF经验模型(基于OOB误差估计),而每个RF模型和分裂在作物生长的树,每个节点数k的变量的子集用于确定最佳分割是基础
    重复使用caret8包进行10倍交叉验证。综上所述,对集成的RF模型使用以下参数值:
    模型1:树2000棵,k为53,k为节点数
    模型2、3:树2000棵,k为根号下m(m为整个特征数)
    模型5:树1000棵,k=9
    对于所有RF模型在特征选择过程中基尼系数重要性测度的阈值,模型1为0.5,模型2、3、4为0.75,模型5为4.
    在模型4,SVM分类器模型对于两个模式/最后的特征子集被训练。特别是,对于左边的模式的SVM模型,多项式核被使用,右边使用高斯核。上述核类型以及两个SVM模型的参数值,被决定使用10倍交叉验证。特别是对于左边的模式的SVM模型,参数程度和比例是3和0.01,右边的模式的SVM模型,参数sigma是0.0163.
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    3.2选择的特征提取
    对于每个模型整体被提供的特征选择(使用基尼系数重要性测量)。注意到53个特征被选择对于模型1,67个特征被选择对模型2、3、4,41个对于左和右模型,9个特征被选择在模型5.
    图3,对于5个特征的箱线图,被选择作为重要的在所有分类模型中:
    对于预测160个测试集对象的模糊矩阵在表三中可看到,当在表四中,分别给出了集成在测试集上的性能更详细的结果。
    4.讨论
    在当前的研究中,对于第一次在四类AD问题中实现了高等级的分类精度在盲目的数据处理中。在特征空间中,近年来,基于形态学mri的特征被证明可以提高AD自动诊断的分类精度,如皮层厚度,皮层下容积和海马亚区。使用RF方法来分类,为了更好地学习内部数据集中的特征空间设计不同的模型,因此提高整个模型的泛化。我们使用从训练集到盲测试数据集所选择的特征集进行分类。实现61.9%的分类精确度。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    最近的基于MRI多分类报告的分类精度有60%对于HC-MCI-AD,使用一个正则化的极限学习机器和PCA特征选择。整个方法基于一个内部交叉验证方法,无需尝试对第二个外部盲数据集进行分类。
    在该研究中,根据RF运行特点应用早期融合和后期融合,即OOB错误和临近比。对于预测未知的情况,RF模型提供基于加权融合策略的每个类的概率估计。
    5.结论
    我们的方法基于RF和结构MRI特征,对于AD多分类产生最高的分类精度,是第一次研究尝试分为四类(HC, cMCI, MCI, AD),对于盲外部验证数据集实现61.9%的分类精度。方法可以用在多模态生物标志物,专注于新颖和稳健的AD生物标志物

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  • 随机森林&特征选择

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    1、Forest-RI: 在节点分裂时,随机的选择F个特征作为候选分裂特征,然后从这随机选择的F特征中挑选出最佳分裂特征。以此种方式生成决策树,进而得到随机森林。可见F值对模型的性能是有影响的。[1]通过实验讨论了F值...
  • 随机森林用于特征选择

    千次阅读 2018-12-22 21:00:15
    随机森林可以计算单个特征变量的重要性。 计算特征X的重要性的方法: 对RF中的每一棵决策树,计算出OOB数据的误差,记作errOOB1errOOB1errOOB1 对所有OOB数据里的特征X加入噪声,然后计算OOB数据的误差,记作errOOB...
  • 随机森林特征选择

    2013-11-28 10:41:00
    摘要:在随机森林介绍中提到了随机森林一个重要特征:能够计算单个特征变量的重要性。并且这一特征在很多方面能够得到应用,例如在银行贷款业务中能否正确的评估一个企业的信用度,关系到是否能够有效地回收贷款。但是...
  • 利用随机森林特征选择

    千次阅读 2018-03-06 20:42:11
    随机森林提供了两种特征选择的方法:mean decrease impurity和mean decrease accuracy。平均不纯度减少----mean decrease impurity 随机森林由多个决策树构成。决策树中的每一个节点都是关于某个特征的条件,为的是...
  • Auth:Terry_hTime:2019-08-06目录集成学习的概念个体学习器的概念Boosting、Bagging的概念与区别理解不同的结合策略(平均法,投票法,学习法)随机森林的原理随机森林的优缺点随机森林在sklearn中的参数>...
  • 利用随机森林特征重要性进行评估

    万次阅读 多人点赞 2017-08-18 16:22:48
    随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能,因此,...本文是对随机森林如何用在特征选择上做一个简单的介绍。
  • 随机森林进行特征选择

    千次阅读 2018-08-07 00:04:47
    1)对每一颗决策树,选择相应的袋外数据​计算袋外数据误差,记为errOOB1. 所谓袋外数据是指,每次建立决策树时,通过重复抽样得到一个数据用于训练​决策树,这时还有大约1/3的数据没有被利用,没有参与决策树的...
  • 随机森林特征选择

    万次阅读 2017-05-14 14:36:33
    关于随机森林的介绍,...对于随机森林中的一颗决策树,其训练数据集是使用Bagging方法得到的,即套袋法,还有大约1/3的袋外数据我们可以用它进行特征重要性的度量,假设针对某个特征X,我们利用套袋法建立了一颗决策
  • 当数据集的特征过多时,容易产生过拟合,可以用随机森林来在训练之后可以产生一个各个特征重要性的数据集,利用这个数据集,确定一个阈值,选出来对模型训练帮助最大的一些特征,筛选出重要变量后可以再训练模型;...
  • 2.1 算法描述本文提出了一种基于随机森林的Wrapper特征选择方法RFFS,利用随机森林算法的变量重要性度量对特征进行排序,然后采用序列后向搜索方法,每次从特征集合中去掉一个最不重要(重要性得分最小)的特征,逐次进行...
  • 特征选择方法中,有一种方法是利用随机森林,进行特征的重要性度量,选择重要性较高的特征。下面对如何计算重要性进行说明。1 特征重要性​度量计算某个特征X的重要性时,具体步骤如下:1)对每一颗决策树,选择相应...
  • 当数据集的特征过多时,容易产生过拟合,可以用随机森林来在训练之后可以产生一个各个特征重要性的数据集,利用这个数据集,确定一个阈值,选出来对模型训练帮助最大的一些特征,筛选出重要变量后可以再训练模型;...
  • 基于随机森林特征选择

    千次阅读 2018-12-22 09:53:00
    本文翻译自原文: ...两类方法: 1.按impurity(基尼系数或者信息熵这类)来排序特征(Mean decrease impurity) from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ens...

空空如也

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