怎么做合买彩票网站,wordpress头像cdn,怎样建个网站,网站目录权限 user在用sklearn的时候经常用到feature_importances_ 来做特征筛选#xff0c;那这个属性到底是啥呢。 分析源码发现来源于每个base_estimator的决策树的 feature_importances_ 由此发现计算逻辑来源于cython文件#xff0c;这个文件可以在其github上查看源代码 而在DecisionTree…在用sklearn的时候经常用到feature_importances_ 来做特征筛选那这个属性到底是啥呢。 分析源码发现来源于每个base_estimator的决策树的 feature_importances_ 由此发现计算逻辑来源于cython文件这个文件可以在其github上查看源代码 而在DecisionTreeRegressor和DecisionTreeClassifier的对feature_importances_定义中 到此决策树的feature_importances_就很清楚了impurity就是gini值weighted_n_node_samples 就是各个节点的加权样本数最后除以根节点nodes[0].weighted_n_node_samples的总样本数。 下面以一个简单的例子来验证下 上面是决策树跑出来的结果来看petal width (cm)就是根节点
featureimportance(112∗0.6647−75∗0.4956−37∗0)/1120.5564007189feature_importance(112*0.6647-75*0.4956-37*0)/1120.5564007189featureimportance(112∗0.6647−75∗0.4956−37∗0)/1120.5564007189, petal length (cm)的 featureimportance(75∗0.4956−39∗0.05−36∗0.1528)/1120.4435992811feature_importance(75*0.4956-39*0.05-36*0.1528)/1120.4435992811featureimportance(75∗0.4956−39∗0.05−36∗0.1528)/1120.4435992811 忽略图上gini计算的小数位数计算结果相同。 #待更新
