随机森林中预测值的特征重要性？答案

【问题标题】：Feature importance of the predicted value in random forest?随机森林中预测值的特征重要性？
【发布时间】：2019-01-28 10:47:09
【问题描述】：

我使用 RandomForest Regressor 和 Sklearn 进行了价格预测。我可以使用 Randomforest 回归器的 feature_importances_ 函数获得特征重要性。现在我想知道哪些特征正在影响需要预测的数据的单个结果。我不能分享这些数据，因为它是机密的，只是把它想象成一个有 8 列与实际价格相关的医疗索赔文件。如果这个问题听起来很菜鸟，请原谅我，我是机器学习世界的新手。请给我一些指导，因为我被困住了。

【问题讨论】：

标签： machine-learning scikit-learn random-forest

【解决方案1】：

你想要的叫做“模型解释”。

在灵活性和可解释性之间存在着著名的权衡。有关简短说明，请参阅here。

现在，随机森林相当灵活，因此很难解释。有些人甚至声称这是不可能的。

请记住上述内容，有些人试图这样做。
请参阅here 了解执行此操作的方法，here 了解代码示例。

【讨论】：

谢谢，这很有帮助。