随机森林可以用来选择特征重要性

我很懒的，放一个链接，可以去看这个PDF文件。

随机森林的预测值

• 预测类别：给出具体的类别值，使用predict即可
• 预测分数：给出每个树的加权分数，使用predict_proba预测即可，用于生产上构建一些可信的分数。

随机森林调参问题

• 用gridsearchcv去找参数吧

类别不平衡怎么处理？

• 加权重去处理，可以增加较少样本的权重来缓解类别不平衡问题

随机森林使用管道操作的方便性

• 处理过程可以相对统一
• 预测模型的时候方便

使用onehot的坑

• 注意预测值的类型，与训练时的类型要保持一致，不然会报错
• 对于新类别，一般不会报错