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对变量进行重要性度量是变量选择的依据.变量选择在复杂数据的统计建模和解释预测中具有广泛的研究背景.基于随机森林算法,文章对回归问题中的最小深度、变量在根节点的分裂频次、置换重要性、节点纯度等变量重要性度量进行了原理阐述,并采用数值模拟研究了各种重要性度量的性能,为新方法的设计提供了基础.
基于随机森林的变量重要性研究
【摘 要】
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对变量进行重要性度量是变量选择的依据.变量选择在复杂数据的统计建模和解释预测中具有广泛的研究背景.基于随机森林算法,文章对回归问题中的最小深度、变量在根节点的分裂频次、置换重要性、节点纯度等变量重要性度量进行了原理阐述,并采用数值模拟研究了各种重要性度量的性能,为新方法的设计提供了基础.
【机 构】
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广东财经大学大数据与教育统计应用实验室,广州510320;广东财经大学统计与数学学院,广州510320
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2022年4期
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