Scikit learn 使用随机林时特征的P值
我在scikit学习中使用随机森林，我想知道有什么方法可以获得特性的p值？Scikit learn 使用随机林时特征的P值,scikit-learn,random-forest,feature-selection,p-value,Scikit Learn,Random Forest,Feature Selection,P Value,我在scikit学习中使用随机森林，我想知道有什么方法可以获得特性的p值？ 我知道我可以使用feature_importances_来获得特征的重要性，但我需要有p值。同样与系数类似（使用线性回归），我需要知道特征如何影响预测，预测值如何随每个特征的变化而变化。您要查找的是Z分数。不确定是否在scikit中实现。为了研究你的映射曲率，你可以尝试部分依赖图或者密切相关的灵敏度分析或者。。。。一个无耻的建议：）跳转到R并尝试我的包forestFloor来可视化随机森林。我们也有z-score：据我所
我知道我可以使用feature_importances_来获得特征的重要性，但我需要有p值。同样与系数类似（使用线性回归），我需要知道特征如何影响预测，预测值如何随每个特征的变化而变化。您要查找的是Z分数。不确定是否在scikit中实现。为了研究你的映射曲率，你可以尝试部分依赖图或者密切相关的灵敏度分析或者。。。。一个无耻的建议：）跳转到R并尝试我的包forestFloor来可视化随机森林。我们也有z-score：据我所知，z-score并没有给出特性值如何影响类的任何直觉。例如，如果特征1的值更大，则属于概率更高的X类。我怎样才能得到这个呢？@“有什么方法可以得到特征的p值吗？”Z分数大致类似于测试后的线性回归t分数。仔细阅读说明…@“我需要知道功能如何有助于预测。”这是我的第二个答案。。。。为了研究你的映射曲率。。。