* 본 포스팅은 머신러닝교과서를 참조하여 작성되었습니다. 4.6 랜덤 포레스트의 특성 중요도 사용 랜덤 포레스트를 사용하면 앙상블에 참여한 모든 결정 트리에서 계산한 평균적인 불순도 감소로 특성 중요도를 측정할 수 있다. 편리하게도 사이킷런의 랜덤 포레스트의 구현은 특성 중요도 값을 이미 수집하고 있다. RandomForestClassifier 모델을 훈련한 후 feature_importances_ 속성에서 확인할 수 있다. 다음 코드에서 Wine 데이터셋에서 500개의 트리를 가진 랜덤 포레스트를 훈련하고 각각 중요도에 따라 13개의 특성에 순위를 매긴다. * 트리 기반 모델은 표준화나 정규화를 할 필요가 없다. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifie..
