树模型中的特征选择

一.RF(随机森林)
1.oob（袋外检测），对于袋外数据每棵树进行预测，改变袋外数据某个特征的值，计算误差。如果误差大说明特征影响较大。
2.gini指数
二.gbdt
gini指数，特征节点分裂为左右子节点的gini减少的值。


image.png

三.xgboost
weight 特征用于分裂节点的个数
cover 特征cover样本的均值 cover的样本数量/节点数
gain 平均的信息增益
四.lightgbm
gain 平均信息增益

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