Bakgrund: Slumpmässiga skogar blir alltmer populära inom många vetenskapliga områden eftersom de kan hantera "små n stora p" problem, komplexa interaktioner och även högt korrelerade prediktor variabler. Deras åtgärder med varierande betydelse har nyligen föreslagits som screeningverktyg för t.ex. genuttrycksstudier. Dessa mått på variabel betydelse visar dock en skevhet mot korrelerade prediktorvariabler. Vi identifierar två mekanismer som bär ansvaret för detta fynd: (i) En preferens för valet av korrelerade prediktorer i trädbyggnadsprocessen och (ii) en ytterligare fördel för korrelerade prediktorvariabler som induceras av det villkorslösa permutationssystemet som används vid beräkningen av den variabla viktmåttet. Utifrån dessa överväganden utvecklar vi ett nytt villkorligt permutationssystem för beräkning av måttet variabel betydelse. Den resulterande villkorade variabelns betydelse återspeglar den verkliga effekten av varje prediktorvariabel som är mer tillförlitlig än den ursprungliga marginalmetoden.
Carolin och Al. I Ref föreslogs en åtgärd med villkorlig variabel betydelse som visade sig vara mer tillförlitlig för att återspegla prediktorvariablernas inverkan på responsvariabeln än den ursprungliga marginalmetoden.
Conditional variable importance for random forests
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}