feature_importances_在scikit-learn中使用随机森林时

Question

我在scikit-learn中使用随机森林。我使用feature_importances_来查看每个特征在预测目标中的重要程度。但我不明白这个分数是多少。谷歌搜索feature_importances_表示它是平均减少杂质。但我仍然感到困惑，这是否与平均减少gigi杂质相同。如果是这样，如何计算树木和随机森林？除了数学，我想真正理解它是什么意思。

Answer 1

feature_importances_函数将告诉您每个功能对预测的贡献程度（信息增益）

随机森林基于基尼，信息增益，卡方或熵对自变量或特征进行分类。这些功能将获得高分，这对信息增益贡献最大。