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随机森林特征重要性

更新时间:

您可以使用原始数据和随机森林模型,计算特征重要性。

组件配置

您可以使用以下任意一种方式,配置随机森林特征重要性组件参数。

方式一:可视化方式

Designer(原PAI-Studio)工作流页面配置组件参数。

页签

参数

描述

字段设置

选择特征列

输入表中,用于训练的特征列。默认选中除Label外的所有列,为可选项。

选择目标列

该参数为必选项。

单击目录图标,在选择字段对话框中,输入关键字搜索列,选中后单击确定

参数设置

并行计算核数

并行计算的核心数,可选。

每个核内存大小

每个核的内存大小,单位为MB,可选。

方式二:PAI命令方式

使用PAI命令方式,配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用,详情请参见SQL脚本

pai -name feature_importance -project algo_public
    -DinputTableName=pai_dense_10_10
    -DmodelName=xlab_m_random_forests_1_20318_v0
    -DoutputTableName=erkang_test_dev.pai_temp_2252_20319_1
    -DlabelColName=y
    -DfeatureColNames="pdays,previous,emp_var_rate,cons_price_idx,cons_conf_idx,euribor3m,nr_employed,age,campaign,poutcome"
    -Dlifecycle=28 ;

参数名称

是否必选

描述

默认值

inputTableName

输入表的名称。

outputTableName

输出表的名称。

labelColName

输入表的标签列名。

modelName

输入的模型名称。

featureColNames

输入表选择的特征列。

除Label外的所有列

inputTablePartitions

输入表选择的分区名称。

选择全表

lifecycle

输出表的生命周期。

不设置

coreNum

核心数。

自动计算

memSizePerCore

内存数,单位为MB。

自动计算

示例

  1. 使用SQL语句,生成训练数据。

    drop table if exists pai_dense_10_10;
    create table if not exists pai_dense_10_10 as
    select
        age,campaign,pdays, previous, poutcome, emp_var_rate, cons_price_idx, cons_conf_idx, euribor3m, nr_employed, y
    from  bank_data limit 10;
  2. 构建如下实验,详情请参见算法建模

    数据源为pai_dense_10_10y为随机森林的标签列,其它列为特征列。强制转换列选择agecampaign,表示将这两列作为枚举特征处理,其它使用默认参数。算法建模

  3. 运行实验,查看预测结果。结果

  4. 运行完成后,右键单击随机森林特征重要性组件,选择查看分析报告,查看结果。分析报告

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