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Python机器学习：4.9 利用随机森林评估特征重要性

在前面一节，你学习了如何利用L1正则将不相干特征变为0，使用SBS算法进行特征选择。另一种从数据集中选择相关特征的方法是利用随机森林。

随机森林能够度量每个特征的重要性，我们可以依据这个重要性指标进而选择最重要的特征。sklearn中已经实现了用随机森林评估特征重要性，在训练好随机森林模型后，直接调用feature_importances属性就能得到每个特征的重要性。

下面用Wine数据集为例，我们训练一个包含10000棵决策树的随机森林来评估13个维度特征的重要性(第三章我们就说过，对于基于树的模型，不必对特征进行标准化或归一化):

Python机器学习：4.9 利用随机森林评估特征重要性_第1张图片

Python机器学习：4.9 利用随机森林评估特征重要性_第2张图片

我们可以得出结论：‘Alcohol’是最能区分类别的特征。有趣地是，重要性排名前三的特征也在SBS的最优5特征子集中。

sklearn的随机森林实现，包括一个transform方法能够基于用户给定的阈值进行特征选择，所以如果你要用RandomFroestClassifier作为特征选择器，这就很easy了。举个例子：设置阈值为0.15，会选择出三个维度特征，Alcohol、Malic acid和Ash。

Python机器学习：4.9 利用随机森林评估特征重要性_第3张图片

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