我正在使用sklearn RFC。
forest.fit(training_data, y_train)
probas_test = forest.predict_proba(test_data)
我想知道是否有一种方法可以找到导致预测的每个功能的贡献/重要性。
类似于，但适用于单个数据点级别。
forest.feature_importances_
这可以通过多种方式解决。检查http://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/（以及适用于此的Python包：https：//github.com/andosa/treeinterpreter）。也有较少的直接选项，例如
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