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文档简介

[21]。在用于评估二手车价格的模型中，对特征变量重要性的量化主要是通过permutation来计算，主要的步骤为：（1）建立随机森林的回归树时，把生成m袋外数据的残差均方设为MSE（2）生成的m个袋外数据样本集中，变量X1将被随机置换，生成一个新的袋外数据测试样本集，接着将新生成的袋外样本集数据用于回归随机森林模型，然后用建立好的随机森林模型对新生成的袋外样本集数据回归，然后重复步骤（1），从随机置换中获得OOBMSE11⋯MSE1m⋮⋱⋮MSE1m⋯MSEpm（（3）具体特征向量Xi的重要性评分是通过MSE1,scorei=(j=1m(MSEj−MSEij)/b)/SE 在建立随机森林的过程中，对每个特征变量添加噪声干扰，并监测随机森林模型准确性，根据模型准确性的变化量对特征变量进行排名。如果减少这个变量的噪声会增加随机森林的准确性，则表明这个变量对预测结果更重要。1.4.3模型的检验建立基于随机森林算法的二手车估价模型主要目的是对二手车的各种影响因素进行回归分析，回归的最终目的是对预测二手车价格，若预测结果较好，进而可以得到影响而二手车价格的因素。因此，需要对预测结果进行检验和评估，通过以下几个数值检验随机森林的回归预测能力。（1）R2 R2R2=SSRSST=1−i=0i=n−1(yi−y 其中SSR为回归平方和，SST为总平方和，R2的取值在(0,1)（2）均方误差MSE预测值和原始数据对应点误差的平方和的均值，反映估计量与被估计量之间差

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