二分类回归树和随机森林中的变量重要性
摘要：二分类回归树中的变量重要性（VIMP）和变量成对关联进行了表征和研究。其中一个关键组成部分是我们所称之为最大子树的节点均方误差。该理论自然地从单个树扩展到树的集合，并适用于随机森林等方法。这对于随机森林中的重要性值非常有用，例如用于对生物信息学中的高通量基因组数据进行筛选，但关于它们的性质几乎没有理论存在。
作者：Hemant Ishwaran
论文ID：0711.2434
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2009-09-29