随机森林回归算法重要性计算公式

在随机森林回归算法中，特征重要性的计算可以使用不同的方法，其中一种常用的方法是基于基尼重要性（Gini Importance）的计算公式。

基尼重要性是通过计算每个特征在决策树中的节点划分中所降低的基尼指数来衡量的。基尼指数是用来度量节点的不纯度的指标，它表示了在该节点随机选择一个样本并将其错误分类的概率。

具体而言，基尼重要性的计算公式如下：

基尼重要性 = ∑(节点样本数/总样本数) * (节点基尼指数 - 加权平均子节点基尼指数)

其中，节点样本数是指该特征在决策树的某个节点中作为划分依据的样本数，总样本数是整个决策树中的样本总数，节点基尼指数是该节点的基尼指数，加权平均子节点基尼指数是该节点的子节点的基尼指数的加权平均值。

通过计算每个特征的基尼重要性，可以得到每个特征对于随机森林回归模型的重要程度。这可以帮助我们理解模型中哪些特征对于预测结果的贡献更大。

需要注意的是，基尼重要性并不是唯一的衡量特征重要性的方法，还有其他方法如均方误差减少（Mean Squared Error Reduction）等。在实际应用中，可以根据具体问题和需求选择合适的方法来计算特征重要性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [随机森林回归算法讲解](https://blog.csdn.net/godnightshao/article/details/130036327)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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