I detta dokument föreslås, med fokus på slumpmässiga skogar, den alltmer använda statistiska metoden för klassificerings- och regressionsproblem som infördes av Leo Breiman 2001 för att undersöka två klassiska frågor om variabelt urval. Den första är att hitta viktiga variabler för tolkning och den andra är mer restriktiv och försöker utforma en bra förutsägelsemodell. Det viktigaste bidraget är tvåfaldigt: att ge några insikter om beteendet hos indexet för variabel betydelse baserat på slumpmässiga skogar och att föreslå en strategi som omfattar en rankning av förklarande variabler med hjälp av slumpmässiga skogen poäng av betydelse och en stegvis stigande variabel introduktionsstrategi.
Genuer m.fl. I Ref föreslogs en strategi med en rangordning av förklarande egenskaper med hjälp av RFs-poängvikter av betydelse och en stegvis stigande strategi för införande av funktioner.
Variable selection using random forests
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}