随机森林回归算法基尼重要性

基尼重要性是用于衡量随机森林回归算法中特征的重要性的一种方法。它衡量了在决策树中每个特征的分裂对模型的整体准确度的提升程度。基尼重要性越高，说明该特征对于模型的预测能力更为关键。在scikit-learn的随机森林回归算法中，有三种方法可以计算基尼重要性。 这三种方法分别是：

1. 内置特征重要性(Built-in Feature Importance)：这是scikit-learn中随机森林模型自带的特征重要性计算方法。它根据每个特征在随机森林中被选择作为分裂节点的次数和该节点上特征的分裂准则来计算特征的重要性。

2. 基尼系数计算(Gini Importance Calculation)：这种方法通过计算每个特征在所有决策树中的平均基尼系数减少来衡量特征的重要性。基尼系数减少越大，说明该特征在决策树中的分裂带来的信息增益越多，其重要性也就越高。

3. 平均不纯度减少(Average Impurity Decrease)：这种方法通过计算每个特征在所有决策树中的平均不纯度减少来评估特征的重要性。不纯度减少越大，说明该特征的分裂对于降低决策树中的不纯度更为重要。

这三种方法都可以用来计算随机森林中特征的基尼重要性，具体使用哪种方法取决于具体的应用场景和需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [随机森林计算特征重要性_随机森林中计算特征重要性的3种方法](https://blog.csdn.net/weixin_26752765/article/details/108132161)[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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