随机森林如何评估特征重要性

随机森林如何评估特征重要性

集成学习模型的一大特点是可以输出特征重要性，特征重要性能够在一定程度上辅助我们对特征进行筛选，从而使得模型的鲁棒性更好。随机森林中进行特征重要性的评估思想为：判断每个特征在随机森林中的每颗树上做了多大的贡献，然后取个平均值
Python510
r语言计算均方误差怎么判断

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1、RMSE（均方根误差）即标准误差：假如数据在A1：Z1标准方差用函数=STDEV（A1:Z1）方差用函数=VARA（A1:Z1）2、MRE（平均相对误差）Excel函数统计STDEV（Sd）计算出标准偏差Sd值，然后除以平均数再×
Python320
r语言计算均方误差怎么判断

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1、RMSE（均方根误差）即标准误差：假如数据在A1：Z1标准方差用函数=STDEV（A1:Z1）方差用函数=VARA（A1:Z1）2、MRE（平均相对误差）Excel函数统计STDEV（Sd）计算出标准偏差Sd值，然后除以平均数再×
Python1040