请问相同的样本分别作决策树分类和随机森林分类，得到的特征重要性排序相差会很大吗？
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- 2023-01-15 11:01回答 3 已采纳 望采纳！！！点击回答右侧采纳即可！！可能是样本量太少导致的，因为样本量越少，模型的泛化能力越差，容易出现过拟合现象。另外，数据集的误差也可能是原因之一，因为误差越大，模型的泛化能力也会受到影响。要让X
- 2021-04-17 10:02回答 4 已采纳 可以通过feature_importances_获取到特征重要性，然后排序、可视化等。
- 2022-07-28 23:52回答 1 已采纳 多少样本是没有限制的，除了样本数量以外，更重要是要看问题的任务难度和数据的质量，建议先收集一部分数据，然后通过交叉验证等方法去看效果，如果效果很好那就可以了，如果不行的话，看看是增加样本数量或者改进数
- 2020-03-25 19:25*Major*的博客 信息熵越小，越容易分类，就越重要，越放在前面分类 决策树之信息熵补充 信息熵的补充： 信息熵的单位是比特（bit）就是我们在编程中用来计算数据大小的单位。1位=8比特。 公式中的log2的理解：我们先看下log2的图...
- 2022-11-27 16:16回答 2 已采纳 额，好吧，你重新提交了一个问题，那就在这个问题上跟进你的解决情况吧
- 2015-03-24 01:36回答 1 已采纳 http://blog.csdn.net/hawksoft/article/details/7760868 http://bbs.pinggu.org/thread-3156754-1-1.html
- 2022-03-25 09:23回答 3 已采纳 在最后加这两行试试 import os os.system('iris.pdf')
- 2020-08-22 05:22weixin_26746401的博客 机器学习中决策树的随机森林 机器学习 (Machine Learning) Machine learning is an application of artificial intelligence that provides systems the ability to automatically learn and improve from ...
- 2022-11-28 16:56回答 9 已采纳 其实比起决策树，我觉得你更需要数据集合，我有睡眠数据集合
- 2023-04-05 14:18回答 7 已采纳 该回答引用于ChatGPT：以下是一个基于优化决策树的三轴立式加工中心热误差建模的 Python 实现: import numpy as np import pandas as pd from skl
- 2021-06-12 22:21回答 1 已采纳
- 2023-08-09 10:32算法小陈的博客 随机森林，作为一个集成学习方法，与Bagging有紧密联系，其核心思想和实现过程均在文中进行了说明。还详细展示了如何在Sklearn中利用随机森林进行建模，并对其关键参数进行了解读，希望能帮助大家更有效地运用随机...
- 2022-10-17 17:38回答 2 已采纳 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Python机器学习零基础理解决策树分析
- 2020-09-10 20:49艾文教编程的博客 文章目录特征工程关注点聊聊互联网公司机器学习工作数据与特征处理数值型类别型时间型文本型统计特征组合特征特征选择Kaggle自行车租赁预测比赛数据集介绍基本介绍数据字段数据读取与预分析数据可视化数据类型数据...
- 2022-09-13 20:41聪明绝顶老beibi的博客 决策树基本上是一个二叉树的流程图，其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。决策树也可以用来近似连续的目标变量。在这种情况下...
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