随机森林算法重要性评估效果差？

随机森林算法重要性评估是一种常用的特征选择方法，可以用于评估特征对模型的影响程度。但是，由于随机森林本身的随机性，重要性评估结果可能存在一定程度的不稳定性。

具体来说，随机森林算法中，每次构建树的时候，都是从原始样本和特征中进行有放回的随机采样，因此，每个树的结构和特征选择都可能存在一定的差异，导致每次重要性评估结果也会有所不同。此外，如果特征之间存在多重共线性或者噪声较大，也可能导致重要性评估结果不准确。

因此，在使用随机森林算法进行特征选择时，需要多次重复计算并对结果进行平均，以减少随机性带来的影响。另外，也需要结合业务领域知识和特征工程技巧，提高数据质量和特征的可解释性，从而更准确地评估特征的重要性。