feature importance의미1 [XAI] RandomForest의 Feature importance의 해석 요약 RandomForest 의 Feature importance은 여러가지가 있을 수 있지만 크게는 대표적으로 1) 불순도 기반 방식(Impurity based): tree을 나눌 때, 쓰이는 특징값으로 나눴을 때, 클레스가 잘 나뉘는 가 얼마나 변화하는지 측정하는 방식. 불순도의 변화가 크면 클수록 트리를 잘 나눴다는 것을 의미중요한 특징 값이라는 것, 2) 순열 기반 방식(Permutation based): 각 특징값을 데이터 포인터에 대해서 랜덤하게 순서를 바꿔서, 정확도가 떨어지는지 확인하는 방식. 정확도가 크게 떨어질 수록 중요한 특징값임을 가정하는 방식이 있다. 선행 랜덤포레스트는 이 포스팅에서 깊게 다루지는 않지만, 트리구조를 만들 때, 배깅(bagging) 중복을 포함해서 임의로 데이터를.. 2022. 8. 1. 이전 1 다음
