随机森林回归-强制使用超过20%的可能变量

Question

我正在构建具有大约30个功能的模型。我知道最好的拟合是RF(回归(以相似的比例使用其中的许多(超过20%((这意味着模型中的特征重要性对其中许多来说都很高(。我使用不同的n_evaluations、max_depth、leap_nodes等进行了一些优化。我没有找到强制使用许多特征的RF参数。当然，我可以从顶部限制它们的使用，但如何从底部限制？

Answer 1

查看以下内容：https://eli5.readthedocs.io/en/latest/blackbox/permutation_importance.html

自下而上的限制没有多大意义。在拟合过程中，可以使用n_features参数。