python随机森林重要性
时间: 2023-10-19 14:09:14 浏览: 64
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在Python中,使用scikit-learn库的随机森林模型可以计算特征的重要性。随机森林是由多个决策树组成的集成模型,每个决策树都是用不同的样本和特征进行训练的。特征重要性是通过计算每个特征在所有决策树中分裂节点上的平均深度来衡量的。在scikit-learn中,可以通过`feature_importances_`属性来获取特征的重要性得分。这个得分是介于0和1之间的值,较高的得分表示该特征对模型的预测有更大的贡献。
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