以下是RFE-RF的步骤: 1.导入必要的库和数据集:首先,导入所需的Python库(如scikit-learn)以及要应用RFE-RF的数据集。 2.初始化随机森林模型:创建一个随机森林模型对象,并设置模型的参数(如树的数量、叶节点最少样本数等)。 3.执行RFE-RF:使用RFE-RF算法来选择最重要的特征。RFE-RF是一个递归的过程,它首先...
随机森林模型中递归特征消除(Recursive Feature Elimination, RFE)是一种常用的特征选择方法,用于从给定的特征集中选择最重要的特征。然而,RFE 在某些情况下可能会出现特征选择错误的情况。 特征选择错误可能出现的原因包括: 数据集不平衡:如果数据集中某些类别的样本数量远远超过其他类别,RFE 可能会倾向于选择...
rfe = RFE(estimator=rf, n_features_to_select=5) # 执行特征选择 X_selected = rfe.fit_transform(X, y) # 打印选择的特征 print(X_selected.shape) ``` 在上述代码中,我们首先使用make_classification函数生成一个随机的二分类数据集,然后创建一个随机森林分类器作为基模型,并指定要选择的特征个数为5。
本文接下来将采用随机森林-递归特征消除(RF-RFE)模型构建分析模型,利用现有数据对交通事故严重程度进行预测。 3模型建立与结果分析 赵玮[16]等利用Adaptive Lasso,从威斯康星2004-2014年的交通事故数据集中选择18个影响程度较大的自变量,接着将筛选出的变量作为随机森林模型的输入,预测交通事故的严重程度。结果表明,经过...
甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响。相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择。通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助。
主要是因为RF-RFE只使用了6个参数,减少了一半的数据量,从而提高了运行效率。由于数据限制,本次数据体较小,三个模型的运行时间都较短,但是当测井数据的体量以及维数足够多时,RF-RFE模型首先对特征参数进行优选的优势便能够明显地体现出来;其中,RF为随机森林算法,RFE为递归特征消除法,SVM为支持向量机法。 表2性能...
以江苏省,浙江省,上海市农田为研究区,选用气候,地形,植被,土壤属性等自然环境协变量,及农业机械总动力,每公顷农用化肥施用量,农业总产值,农村用电量等农业活动变量,利用递归特征消除方法(RFE)对环境协变量进行筛选,基于筛选后的最优变量组合建立随机森林(RF)模型,进行表层土壤pH,有机碳,全氮,全磷,全钾,铵态氮...
相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择。通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助。关键词:随机森林;递归;特征消除;变量选择;机器学习中图分类号:F224.9 文献标识码:A 文章编号:1002-6487(2017)21-0060-04基金项目:国家自然科学基金...
变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响.相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量...
我希望我不是在教你在这里吃鸡蛋,你可能比我知道得更多,但是我的方法是使用快速分类器来粗略地了解最...