[MINI] Calculating Feature Importance
Data Skeptic21 Okt 2016

[MINI] Calculating Feature Importance

For machine learning models created with the random forest algorithm, there is no obvious diagnostic to inform you which features are more important in the output of the model. Some straightforward but useful techniques exist revolving around removing a feature and measuring the decrease in accuracy or Gini values in the leaves. We broadly discuss these techniques in this episode.

Det här avsnittet är hämtat från ett öppet RSS-flöde och publiceras inte av Podme. Det kan innehålla reklam.

Avsnitt(601)

Populärt inom Vetenskap

allt-du-velat-veta
dumma-manniskor
p3-dystopia
rss-ufobortom-rimligt-tvivel
sexet
rss-vetenskapsradion
medicinvetarna
ufo-sverige
rss-vetenskapsradion-2
svd-nyhetsartiklar
hacka-livet
det-morka-psyket
kapitalet-en-podd-om-ekonomi
halsorevolutionen
paranormalt-med-caroline-giertz
ufo-sverige-2
rss-klotet
ideer-som-forandrar-varlden
pojkmottagningen
bildningspodden