[問題] python sklearn DT/RF feature important

[s82237823 ()]

大家好
我最近正在練習使用sklearn library
主要是在用decision tree/random forest這兩個演算法
我想請問一下這兩個的feature importance
(同一個dataset 以及使用sklearn的importance_ ）
我每一個feature importance的值都落在0.1-0.2之間
請問這個值本身有什麼意義嗎？
另外這個是只限於這個演算法裡面使用還是可以比較？

比如說我同一個dataset
DT 的 importance 是10-20之間
然後 RF得到的是0.1-0.2之間
這兩個演算法拿到的feature importance是有可比性的嗎？

謝謝

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→ aassdd926: Random forest 本身就是多個DT，他的 feature importa
→ aassdd926: nce 是所有樹加權平均過的。而這個數值主要依據樹以此
→ aassdd926: 特徵分裂下，數據impurity的下降程度（樣本比例權重下
→ aassdd926: ）。用途上feature importance可以用來選取特徵，例如
→ aassdd926: 重覆刪除後面10位不重要的特徵，以找出讓模型表現最好
→ aassdd926: 的特徵subset，但也要小心過擬合的特徵feature improt
→ aassdd926: ance 也會很高，容易受到誤導
→ aassdd926: 如果要比較的話，我應該會把它轉換成 rank