Machine learning 随机森林中预测值的特征重要性？

我使用随机森林回归器和Sklearn进行价格预测。我可以使用随机森林回归器的特征重要性函数来获得特征重要性。现在我想知道哪些特征会影响需要预测的数据的单个结果。 我不能分享数据，因为它是保密的，只需将其视为医疗索赔文件，其中有8列与实际价格相关。 请原谅，如果这个问题听起来没有问题，我是机器学习世界的新手。

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请给我一些指导，因为我很自大。

你想要的是“模型解释”

在灵活性和可解释性之间有一个著名的权衡。请参阅以获取简短的解释

现在，随机森林是相当灵活的，因此很难解释。有些人甚至声称这是不可能的

记住以上，有些人试图这样做

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有关执行此操作的方法和代码示例，请参阅。

谢谢，这非常有用。