特征重要性评估(Variable importance measure, or Feature importance evaluation,VIM)用来计算样本特征的重要性,定量地描述特征对分类或者回归的贡献程度。随机森林(Random Forest)作为一种强大的机器学习算法,在特征重要性评估方面具有显著优势。特征重要新评估是随机森林的一种自带工具,主要分为两种方法:一种是平均不纯度...
# Build RF regression modelrandom_forest_model=RandomForestRegressor(n_estimators=200,random_state=random_forest_seed) random_forest_model.fit(train_X,train_Y)# Predict test set datarandom_forest_predict=random_forest_model.predict(test_X) random_forest_error=random_forest_predict-test_Y ...
random_forest_pearson_r=stats.pearsonr(test_Y,random_forest_predict)random_forest_R2=metrics.r2_score(test_Y,random_forest_predict)random_forest_RMSE=metrics.mean_squared_error(test_Y,random_forest_predict)**0.5print('Pearson correlation coefficient is {0}, and RMSE is {1}.'.format(random_f...
10. printf( "train error %f\n", train_err 11. printf( "test error %f\n\n",test_err 12. 13. if (_var_imp) 14. { 15. cv::Matvar_imp(_var_imp),sorted_idx; 16. cv::sortIdx(var_imp,sorted_idx,CV_SORT_EVERY_ROW 17. CV_SORT_DESCENDING); 18. 19. printf( "variable impor...
9random_forest_error=random_forest_predict-test_Y 其中,利用RandomForestRegressor进行模型的构建,n_estimators就是树的个数,random_state是每一个树利用Bagging策略中的Bootstrap进行抽样(即有放回的袋外随机抽样)时,随机选取样本的随机数种子;fit进行模型的训练,predict进行模型的预测,最后一句就是计算预测的误差。
_plot_x_values=list(range(len(random_forest_importance)))plt.bar(importance_plot_x_values,random_forest_importance,orientation='vertical')plt.xticks(importance_plot_x_values,train_X_column_name,rotation='vertical')plt.xlabel('Variable')plt.ylabel('Importance')plt.title('Variable Importances')...
本文介绍在Python环境中,实现随机森林(Random Forest,RF)回归与各自变量重要性分析与排序的过程。 其中,关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战,大家可以点击查看MATLAB代码实现随机森林回归并对比自变量的影响大小。 本文分为两部分,第一部分为代码的分段讲解,第二部分为完整代码。
forest = RandomForestClassifier(n_estimators=10000, random_state=0, n_jobs=-1) forest.fit(x_train, y_train) # 下面对训练好的随机森林,完成重要性评估 # feature_importances_ 可以调取关于特征重要程度 importances = forest.feature_importances_ ...
bar(importance_plot_x_values,random_forest_importance,orientation='vertical') plt.xticks(importance_plot_x_values,train_X_column_name,rotation='vertical') plt.xlabel('Variable') plt.ylabel('Importance') plt.title('Variable Importances') 得到图像如下所示。这里是由于我的特征数量(自变量数量)过多,...
本文详细介绍基于 Python的随机森林(Random Forest)回归算法代码与模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等)自动优化代码。 本文是在上一篇 博客1:…