随机森林分类器:Set feature importances?

Question

在RFC模型上，我试图弄清楚当我干扰我的数据时，功能重要性如何改变我的分类，如

特征(无扰动)=特征(扰动数据)-特征(扰动)

然后在我已经拟合的模型上使用特征(无扰动)。您是否可以手动设置或更改RFC模型的功能重要性?我试着找，但没有结果。

谢谢。

Answer 1

scikit-learn代码中的一般约定是从数据/训练中推断出的属性以_结束。feature_importances_attributes也遵循这个约定。它们表示基于杂质的重要性，它们是从你的训练集统计数据中计算/推断出来的。

您可以选择通过sample_weight参数赋予不同样本的权重，也可以通过class_weight参数赋予类权重。