R 决策树和特征重要性：为什么决策树没有显示所有变量的重要性？
我运行了一个包含62个独立变量的decision树来预测股票价格。但是，当使用R 决策树和特征重要性：为什么决策树没有显示所有变量的重要性？,r,decision-tree,feature-selection,R,Decision Tree,Feature Selection,我运行了一个包含62个独立变量的decision树来预测股票价格。但是，当使用分类器\u DT\u tuned$variable.importance提取特征重要性时，我只看到55个变量的重要性，而没有看到62个变量的重要性 我本以为决策树会选择最重要的变量，但随后会将未使用的变量的重要性指定为0.00。你能帮我解释一下这个问题吗？谢谢 您是否尝试获得以下功能重要性： feat_importance = list(dt_clf.tree_.compute_feature_importances(
分类器\u DT\u tuned$variable.importance我本以为决策树会选择最重要的变量，但随后会将未使用的变量的重要性指定为0.00。你能帮我解释一下这个问题吗？谢谢 您是否尝试获得以下功能重要性：
feat_importance = list(dt_clf.tree_.compute_feature_importances())