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在功能重要性的上下文中解释决策树
我试图了解如何完全理解使用sklearn构建的决策树分类模型的决策过程。我要看的2个主要方面是树的graphviz表示形式和功能重要性列表。我不了解的是如何在树的上下文中确定功能的重要性。例如，这是我的功能重要性列表： 功能排名：1. FeatureA（0.300237） FeatureB（0.166800） FeatureC（0.092472） 精选（0.075009） FeatureE（0.068310） FeatureF（0.067118） FeatureG（0.066510） FeatureH（0.043502） FeatureI（0.040281） FeatureJ（0.039006） FeatureK（0.032618） FeatureL（0.008136） FeatureM（0.000000） 但是，当我查看树的顶部时，它看起来像这样： 实际上，某些排名为“最重要”的要素要到树下很远时才会出现，而树的顶部是FeatureJ，这是排名最低的要素之一。我天真的假设是，最重要的功能将排在树的顶部附近，以产生最大的影响。如果那是不正确的，那么什么使功能“重要”？