我正在学习神经网络并面临这种情况。
假设在我的输入中，X 有 20-30 个特征，Y 是一个分类（例如 1、2、3、4、5）。
我需要的是找到对输出 Y 贡献最大的特征（即最重要的特征）。
基于我对神经网络和机器学习的有限理解，随机森林是可以给出这些信息的模型。对于神经网络，我不确定它能否实现我想要的。
有没有可能有人给出更多的想法？
在我的场景中，随机森林是否比神经网络更适合？
数据挖掘
神经网络
随机森林
2022-02-18 02:02:43
1个回答
我会在您的场景中使用随机森林，因为 RF 以确定不同特征的重要性而闻名；这些方法在许多机器学习框架中实现，并且非常易于理解。
虽然神经网络功能强大，但提取单个特征重要性的方法却不太清楚。如果您更关注结果，则神经网络更合适。
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