随机森林中特征重要性排名

在随机森林中，可以使用特征重要性来衡量每个特征对模型性能的贡献程度。特征重要性排名可以通过计算平均不纯度减少（Mean Decrease Impurity）或平均不纯度增益（Mean Increase Accuracy）来得出。一般来说，特征重要性越高，表示该特征对模型的预测能力有更大的贡献。

以下是获取特征重要性排名的步骤：
1. 在随机森林模型中拟合训练数据。
2. 计算每个特征的平均不纯度减少或平均不纯度增益。
3. 根据计算得到的特征重要性值进行排序，得到特征重要性排名。

请注意，特征重要性排名的结果是相对的，因为它取决于模型和数据的特性。不同的随机森林模型可能会得出不同的特征重要性排名。