随机森林特征重要性相关问题

Question

在随机森林中，重要性高的特征是不是意味着在预测结果时被赋予了更大的权重呢？

Answer 1

• 这篇文章：随机森林模型详解 也许能够解决你的问题，你可以看下
• 除此之外, 这篇博客: 随机森林，随机森林中进行特征重要性中的 只要了解决策树的算法，那么随机森林是相当容易理解的。随机森林的算法可以用如下几个步骤概括： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• 1. 用有抽样放回的方法（bootstrap）从样本集中选取n个样本作为一个训练集
  2. 用抽样得到的样本集生成一棵决策树。在生成的每一个结点： 
  3. 随机不重复地选择d个特征
  4. 利用这d个特征分别对样本集进行划分，找到最佳的划分特征（可用基尼系数、增益率或者信息增益判别）
  5. 重复步骤1到步骤2共k次，k即为随机森林中决策树的个数。
  6. 用训练得到的随机森林对测试样本进行预测，并用票选法决定预测的结果。

  下图比较直观地展示了随机森林算法（图片出自文献2）