蟒蛇随机森林中的%incMSE和%incnodepurity

是评估随机森林模型特征重要性的指标。

%incMSE（增加的均方误差）是一种度量特征重要性的指标，它衡量了在随机森林中对某个特征进行随机重排后，模型预测误差的增加程度。%incMSE越大，表示该特征对模型的预测结果影响越大，即该特征越重要。

%incnodepurity（增加的节点纯度）是另一种度量特征重要性的指标，它衡量了在随机森林中对某个特征进行随机重排后，节点纯度的增加程度。节点纯度是指节点中包含的同一类别样本的比例，%incnodepurity越大，表示该特征对节点纯度的提升程度越大，即该特征越重要。

这两个指标都是通过对随机森林中的决策树进行特征重排来计算的。在随机森林中，特征重要性可以通过计算所有决策树中特征重排后的预测误差或节点纯度的平均增加来得到。

对于%incMSE和%incnodepurity，可以使用腾讯云的机器学习平台Tencent ML-Platform进行特征重要性的计算和分析。Tencent ML-Platform提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助用户进行特征选择和模型评估。您可以通过以下链接了解更多关于Tencent ML-Platform的信息：Tencent ML-Platform产品介绍

需要注意的是，蟒蛇随机森林并不是一个常见的术语或品牌，可能是一个特定领域或机构内部使用的术语。因此，无法提供与蟒蛇随机森林相关的腾讯云产品和链接。