【機器學習】隨機森林 Random Forest 得到模型後，評估參數重要性
在得出random forest 模型後，評估參數重要性
importance（） 示例如下
特征重要性評價標準
%IncMSE 是 increase in MSE。就是對每一個變量 比如 X1 隨機賦值, 如果 X1重要的話, 預測的誤差會增大,所以 誤差的增加就等同於準確性的減少,所以MeanDecreaseAccuracy 是一個概念的.
IncNodePurity 也是一樣, 如果是回歸的話, node purity 其實就是 RSS（殘差平方和residual sum of squares） 的減少, node purity 增加就等同於 Gini 指數的減少,也就是節點裏的數據或 class 都一樣, 也就是 Mean Decrease Gini.
【機器學習】隨機森林 Random Forest 得到模型後，評估參數重要性
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