如何在回归树中计算特征重要性？
回归树是一种常用的机器学习算法，用于解决回归问题。在回归树中，特征重要性（Feature Importance）用于衡量每个特征对模型预测的贡献程度。以下是计算特征重要性的方法：
- 基于节点不纯度：回归树的训练过程中，每次划分都会根据某个评价指标（如均方误差）来选择最佳划分点。特征重要性可以通过计算每个特征在所有划分中被选中的次数或程度来衡量，次数或程度越大，特征重要性越高。
- 基于预测误差：可以通过计算每个特征在每个划分中造成的平均预测误差的增益来衡量特征重要性。增益越大，特征重要性越高。
在实践中，常用的计算特征重要性的方法包括：
- 基于Gini指数或熵的特征重要性：使用决策树算法中的Gini指数或熵来度量节点的不纯度，根据特征在所有划分中的平均减少不纯度的程度来计算特征重要性。
- 基于平均不纯度减少：计算每个特征在所有划分中平均减少的不纯度，并将其归一化为0到1之间的范围，得到特征重要性。
- 基于树结构的特征重要性：通过计算每个特征在所有划分中的树节点深度、所占比例等指标来度量特征重要性。
需要注意的是，特征重要性的计算方法在不同的回归树算法中可能有所不同。常见的回归树算法包括决策树、随机森林和梯度提升树（Gradient Boosting Tree）等。
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最近我有一个机器学习(ML)项目，它需要识别特征(inputs，a1，a2，a3 ...A)对目标/产出有很大影响。我使用线性回归来获得特征的系数，并使用决策树算法(例如随机森林回归)来获得重要的特征(或特征重要性)。 我的理解对吗?线性回归中系数大的特征应该在决策树算法中特征重要性的最高列表中。
浏览 29提问于2019-04-18得票数 1
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在使用决策树算法或随机森林进行分类的情况下，我们使用基尼杂质或信息增益作为衡量标准，以确定首先选择哪个特征来分割父节点/中间节点，但如果我们使用决策树或随机森林进行回归，那么如何计算特征重要性或选择特征
浏览 62提问于2020-10-22得票数 1
我一直在使用随机森林来计算特性的重要性，但是我问自己为什么是随机森林？所以我的问题变成了其他机器学习模型可以计算特征重要性吗？每种型号之间都有利弊吗？用Y.(统计方法)计算每个X变量的统计相关评分->基于树的算法-> ex:决策树、RF、boosting算法
排列重要性</
浏览 0提问于2021-01-11得票数 0
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其他四栏是影响收入的不同因素，如“页面浏览”、“访客”、“反弹”和“点击费率”。每一行基本上都是一个月中的某一天(因此总共30行)。所以，如果我想找出每个因素对收入的贡献/重要性，变量之间的相关值是足够的还是有更好的衡量标准？
浏览 0提问于2018-04-26得票数 1
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我们可以在回归数据集上拟合一个LinearRegression模型，并检索包含每个输入变量的系数的coeff_属性。这些系数可以为粗略的特征重要性评分提供依据。我们能从模型中提取coef_变量并使用它来计算文本分类任务中的特征重要性，如LinearRegression模型吗？
浏览 2提问于2021-12-27得票数 2
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我曾在同一标准化数据集(二进制分类)上训练过skearn中的Logistic回归和决策树。决策树的最重要系数是(按tree.feature_importances_排序)：对于logistic回归(按abs(logreg.coef_)排序)：“总日费用”是决策树中最重要的系数，而logistic回归则仅为第5位。S的“总日收费”比下一个决策树系数高出大约35%，但对于logreg来说，它几乎比最重要的系数少50%。
我无法想象这种最优的分离
浏览 0提问于2022-11-28得票数 0
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clf.fit(X_train, y_train)将给出适合于训练数据集的分类器的特征重要性例如，让 那么，是否有一种方法可以获得每个列的重要性，这是特定于这个特定行的，而不是考虑一组行。
浏览 2提问于2021-02-28得票数 0
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我正在寻找随机森林和XGB‘回归者’如何计算特性重要性。然而，大多数的讨论都集中在分类器上。
我试图在正式文件中找到答案，但有一些问题。在中，对get_score的描述表明，对于线性模型，只定义了“权重”，它是无偏差的归一化系数。它是否意味着特征的重要性仅由输入和输出之间的系数计算？不是由mse还是gini计算的？在中，对feature_importances_的描述表示“基于杂质的特征重要性”。但
浏览 0提问于2021-06-27得票数 0
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我用3种不同的回归模型对代谢物数据进行了建模。通过使用随机森林模型和梯度增强决策树运行特征重要性，我得到了类似的结果(我使用了scikit-学习内置的特征重要性)，但是使用深度神经网络，我得到了非常不同的结果(使用置换特征重要性)。
浏览 0提问于2020-11-11得票数 5
我正在尝试从一个用构建的python模型中提取特征重要性。在中的示例，。我还没有找到如何在tensorflow中解决这个问题。
浏览 4提问于2018-07-25得票数 1
我正在使用几个回归器来训练和测试python中的数据。sklearn库中的大多数回归器都有用于特征选择的函数feature_importances_，而内核岭回归器中没有feature_importances_函数。在使用内核岭回归器时，人们如何看待每个特性的重要性？我看过文件，但没有相关信息。
浏览 3提问于2017-07-04得票数 0
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我们已经找到了特征，并达到了目标效果，但我的老师告诉我要绘制feature_importances图，以查看影响因素的权重。我不知道该怎么做。
浏览 2提问于2021-09-05得票数 1
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我编写了代码来查找整个数据集中的每个特性对于多类分类的重要性。现在，我希望找到多类分类中每个类的特性重要性，也就是说，我希望找到对于分类更重要的特性列表(每个类)。np.arange(0,len(df.columns)-2, 2.0))编辑(28-04-2022)：
在评估部分，我们首先从数据集中提取出80个流量特征，并利用RandomForestRegressor算法确定最佳的短特征集来检测每个攻击家族。然后，用七种常用的机器学习算法对所选<e
浏览 5提问于2022-04-28得票数 -2
我使用随机森林回归方法使用scikit模块。我得到了这五个特性中每个特性的特征重要性(使用函数feature_importances_)值的图，它们的和等于1。我想了解这些是什么，以及它们是如何用数学计算出来的。谁能解释一下吗？
浏览 0提问于2020-01-10得票数 3
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我想知道用基尼指数计算随机森林的特征重要性的细节。我指的是这个中文博客：https://www.jianshu.com/p/7a876bb876b9。但我不清楚这些数学形式在博客中。例如📷
特征Xj在决策树中，处于M集的节点中，Xj在第一树中的特征重要性计算如下
浏览 0提问于2019-12-16得票数 0
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我正在处理一个二进制分类问题，我在包装分类器中使用了logistic回归。bootstrap = True, random_state = 1)我非常了解这个模型的特征重要性度量如果套袋分类器的估计量是logistic回归，如何做到这一点？
当决策树被用作套袋分类器的估计器时，我能够得到特征的重要性。
浏览 1提问于2019-02-04得票数 2
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我想知道每个特征对所有树的重要性。假设我有P特性和M树。我想要计算PxM矩阵，其中每个特征的重要性都是计算到每棵树的。在这种方法中，我认为all_importances变量就是PxM矩阵。但是我如何访问这个变量呢？ 提前谢谢。
浏览 47提问于2019-04-11得票数 2
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当我们检查xgboost或sklearn梯度增强模型的特征重要性时，我们可以确定特征的重要性。但我们不明白为什么这些功能是重要的，对吗？在下面的示例中，如何解释为什么特性f19是最重要的(同时也意识到决策树是随机的，没有random_state或种子)。我也明白决策树是非参数的，没有系数。但是，是否有一种方法可以查看一个特性是正的(这个特性的一个单位会增加y)还是负面的(这个特性的一个单位会减少y)。线性回归模型的解释并不像解释支持向量机、随机森林模型
浏览 11提问于2017-11-04得票数 10
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对于一个项目，我是比较一些决策树，使用回归算法(随机森林，额外的树木，Adaboost和套袋)的科学知识学习。为了比较和解释它们，我使用了特性重要性，尽管对于套袋决策树，这看起来是不可用的。我的问题是:有谁知道如何获得包装的特征重要性列表吗？
你好，科尼
浏览 5提问于2017-06-02得票数 15
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logistic回归中的特征排序
、、、、
我使用Logistic回归作为分类器。我有六个特征，我想知道这个分类器中比其他特征对结果影响更大的重要特征。我使用了信息增益，但它似乎并不依赖于所使用的分类器。有没有什么方法可以基于特定的分类器(如Logistic回归)，根据特征的重要性对特征进行排名？任何帮助都将不胜感激。
浏览 2提问于2016-02-08得票数 0
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