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news 2025/9/24 20:04:36

免费零食网站模板,山东网站建设运行工资,网站建设和风险评估,品牌设计公司介绍一、理解工具——特征重要性特征重要性是一种模型解释工具，可以计算每个特征对预测结果的贡献程度或预测能力的大小。为后续模型优化提供方向（筛选出最重要的特征、降低过拟合风险（减少噪声特征））。在sklearn中可以使用feature_importances_属性进行访问每个特征重要性…

一、理解工具——特征重要性

特征重要性是一种模型解释工具，可以计算每个特征对预测结果的贡献程度或预测能力的大小。为后续模型优化提供方向（筛选出最重要的特征、降低过拟合风险（减少噪声特征））。

在sklearn中可以使用feature_importances_属性进行访问每个特征重要性的百分比。

1、基于树模型的特征重要性的内置方法

核心思想：如果一个特征在分裂数据时，能显著减少节点的不纯度（impurity），那么它对模型预测的贡献就越大。计算时会考虑该分裂节点覆盖的样本数，因为分裂一个样本数很多的节点影响更大。特征重要性通常基于两种指标（基尼不纯度 / 信息增益减少、平均不纯度减少）

基尼不纯度减少的计算步骤：节点不纯度 - (左子节点不纯度 * 左样本权重 + 右子节点不纯度 * 右样本权重)

平均不纯度减少的计算步骤：计算节点的不纯度（Impurity，常用 Gini 指数或熵）—— 计算该节点分裂带来的杂质减少量（Impurity Decrease）—— 通过样本数权重来放大加权节点的重要性 —— 汇总森林中所有树的所有节点的每个特征的贡献分数 —— 将所有特征的贡献分数除以相加的总贡献分——进行归一化处理（将所有特征的重要性分数缩放，使它们的总和为1或100%，以便于比较）

计算节点不纯度：Gini（二分类）： $G(t) = 1 - p_0^2 - p_1^2$ （ $p_k$ 是节点中类别k的比例）

熵（Entropy）： $H(t) = - \sum_k p_k \log_2 p_k$

计算该节点分裂带来的杂质减少量：对于节点 t，设：

$N_t$ ：到达节点 t 的样本数

$I(t)$ 该节点的不纯度

左子节点 $t_L$ 样本数 $N_L$ ，不纯度 $I(t_L)$

右子节点 $t_R$ 样本数 $N_R$ ，不纯度 $I(t_R)$ 那么：

杂质减少量 $\Delta I_t = I(t) - \frac{N_L}{N_t} I(t_L) - \frac{N_R}{N_t} I(t_R)$

通过样本数权重放大重要性： $\text{contribution}_t = N_t \times \Delta I_t$

汇总所有树和节点中每个特征的贡献度： $\text{score}_j = \sum_{\text{nodes split on } j} N_t \times \Delta I_t$

计算所有特征的重要性分数（百分比）：归一化把所有特征的 score 相加得到总和 S，然后： $\text{importance}_j = \frac{\text{score}_j}{S}$ 这样所有特征的重要性之和等于 1。

随机森林就是通过查看使用该特征的树节点平均（在森林中的所有树上）减少杂质的程度来衡量该特征的重要性。更准确来说，这是一个加权平均值，其中每个节点的权重等于与其相关联的训练样本的数量。在 RandomForestClassifier里特征重要性是通过平均减少杂质（Mean Decrease in Impurity, MDI）来衡量的。

2、线性模型的系数

对于线性模型（如线性回归、逻辑回归），模型的权重（系数）大小可以间接表示特征的重要性。

注意：使用前必须对特征进行标准化（Standardization），否则系数大小没有可比性。例如，一个年龄特征（范围0-100）的系数和一个工资特征（范围0-1000000）的系数直接比较是毫无意义的。

缺点：只能用于线性模型，并且如果特征之间存在高度相关性（多重共线性），系数的解释会变得不可靠。

二、提升法（Boosting）

提升法是一种非常强大且流行的集成学习（Ensemble Learning）技术。其核心思想在于将多个弱学习器（Weak Learners）组合成一个强大的模型。大多数提升法的总体思路是循环训练预测器，每一次都对其前预测器进行一些改动。

工作步骤：初始化——迭代训练——组合模型

初始化：给训练数据集中的每个样本分配一个初始的权重，通常是均匀分配（即每个样本权重相同）。
迭代训练：

a. 训练弱学习器：在当前样本权重分布下，训练一个弱学习器。目标是找到最小化加权误差的模型。
b. 计算误差：计算这个弱学习器在训练集上的（加权）误差率。
c. 分配权重：根据这个弱学习器的表现，给它本身分配一个权重（或称“话语权”）。表现越好（误差率越低）的弱学习器，在最终模型中的话语权就越高。
d. 更新样本权重：增加被当前弱学习器错误分类样本的权重，减少正确分类样本的权重。这样，下一个弱学习器就会更“专注于”处理这些难以学习的样本。
组合模型：将训练的所有弱学习器加权结合（通常是加权投票或加权求和），形成最终的强学习器。话语权高的弱学习器对最终结果的贡献更大。