Tree ensemble算法中feature importance计算方法
来源:互联网 发布:免费的主题软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 02:03
基于Tree的集成机器学习算法已经成为机器学习领域的主流算法。我们在做任何一个机器学习任务时,大部分的精力都会放在特征工程上(Feature Engineering)。我们通常会采用前向或后向策略,根据模型的结果进行特征选择。然而,在使用Tree ensemble算法时,有一个更有用的模型属性(feature importance),我们经常用它来进行特征选择。所以,有必要介绍一下feature importance的计算公式,便于大家更好理解特征和模型。
Friedman在GBM[1]的论文中提出的方法:
特征
其中,M是模型中树的数量。特征
其中,
J. H. Friedman. 2001. Greedy Function Approximation: A
Gradient Boosting Machine. Annals of Statistics 29(5):1189-
1232.
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