【发布时间】：2018-12-31 10:19:46
【问题描述】：
我有一个随机森林分类器，它给了我一个特征重要性等级。
如何得出重要特征的统计显着性，类似于可以推断 beta 的统计显着性的回归模型？
【问题讨论】：
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您要使用参数检验还是非参数检验？例如t 检验还是置换检验？
标签： python scikit-learn random-forest
【发布时间】：2018-12-31 10:19:46
【问题描述】：
您的问题有点过于宽泛和不清楚。
查看feature_importance_values 百分比的简单方法是标准化它们的值：
importance_sum = sum(clf. feature_importances_)
feature_importance_as_percent = [100*(x/sum) for x in clf.feature_importances_]
其他方法将涉及参数或非参数测试。
另请阅读：How are feature_importances in RandomForestClassifier determined?
【讨论】：