Random Forests® 回归的相对变量重要性图

注意

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相对变量重要性图按照在对整个森林的预测变量进行拆分时预测变量对模型的改进作用的顺序,绘制预测变量的重要性图。改进得分最高的变量设置为最重要的变量,其他变量按重要性依次排序。相对变量重要性将重要性值标准化,以便于解释。相对重要性定义为相对于重要性为 100% 的最重要预测变量的改进百分比。

相对重要性的计算方法是将每个变量重要性得分除以变量的最大重要性得分,然后再乘以 100%。

解释

相对变量重要性的值范围是 0% 到 100%。最重要变量的相对重要性始终为 100%。如果某个变量在模型中根本没有使用,则该变量就不重要。

预测销售价格的最重要预测变量是“质量”。如果顶部预测变量“质量”的重要性为 100%,则下一个重要变量“居住面积 SF”的贡献为 88.8%。这意味着居住建筑面积的重要性为房产总体质量重要性的 88.8%。下一个最重要的变量是“街坊”,贡献为 52.6%。

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