如何获得 ranklib 生成的随机森林模型的特征重要性？

Question

使用ranklib 对随机森林进行排名的学习生成一个类似 xml 的模型。 Ranklib 有一个工具可以提供特征频率，这不一定被视为特征重要性。

如何获取ranklib生成的随机森林的基尼特征重要性或基尼指数？如何解析生成的树？

在 Sourceforge 讨论论坛中发现 you need to parse the model file yourself。

Answer 1

就我个人而言，为了从 ranklib 随机森林中获得特征的 Gini 重要性，我进行了很多努力，最终成功了。在这里分享一下我为解决问题而制作的Github repository。

你可以通过运行这个命令来做到这一点（使用python3）：

python Gini.py <num_features> <path_to\training_data> <path_to\RF_model> <trees directory> <output_file>

有关如何执行此操作的更多详细信息，请参阅存储库。