如何计算随机森林中的 变量重要性？

如何计算随机森林中的 变量重要性？

首先对于每棵树，每次利用Bootstrap方法抽取样本进行训练，但是有1/3的数据没有抽取到，这样的数据成为袋外数据OOB（out of bag），将OOB带入决策树中，计算出误差error1,对OOB中所有样本的特征X对应的值进行噪声干扰，即随机改变特征的值，再将数据带入决策树中，计算出误差error2。对于N棵树，计算出变量X的重要性为error2-error1的均值

分类器是一种计算机程序。
他的设计目标是在通过学习后，可以自动的对给定的数据进行分类。
应用在搜索引擎以及各种检索程序中。同时也大量应于于数据分析与预测领域。