RF_PREDICTOR_IMPORTANCE

使用平均减少杂质 (MDI) 方法衡量随机森林模型中预测工具的重要性。重要性向量被规范化为总和为 1。

语法

RF_PREDICTOR_IMPORTANCE ( USING PARAMETERS model_name = 'model‑name' [, tree_id = tree‑id] )

参数

model_name

标识作为训练结果存储的模型，其中 model‑name 必须为 rf_classifier 或 rf_regressor 类型。

tree_id

标识要处理的树，0 到 n-1 之间的整数，其中 n 为森林中树的数量。如果忽略此参数，该函数将使用所有树来测量重要性值。

特权

非超级用户：模型上的 USAGE 权限

示例

此示例说明如何使用 RF_PREDICTOR_IMPORTANCE 函数。

=> SELECT RF_PREDICTOR_IMPORTANCE ( USING PARAMETERS model_name = 'myRFModel');
 predictor_index | predictor_name | importance_value
-----------------+----------------+--------------------
               0 | sepal.length   | 0.106763318092655
               1 | sepal.width    | 0.0279536658041994
               2 | petal.length   | 0.499198722346586
               3 | petal.width    | 0.366084293756561
(4 rows)

另请参阅

• RF_CLASSIFIER
• RF_REGRESSOR