**训练随机森林模型**：使用 sklearn 的 RandomForestClassifier 类，指定需要的参数，例如 n_estimators（决策树的数量）、max_features（每棵树中考虑的特征数量）等。 **提取特征重要性**：训练完成后，随机森林模型会自动计算特征重要性，这是基于每棵树在决策过程中的平均贡献值得出的。
按照常规做法，将数据集分为训练集和测试集。此处注意： sklearn.cross_validation 模块在0.18版本中被弃用，支持所有重构的类和函数都被移动到了model_selection模块。
首先，目前计算特征重要性计算方法主要有两个方面：计算重要性特征方法 1训练过程中计算 训练过程中通过记录特征的分裂总次数、总/平均信息增益来对特征重要性进行量化。例如实际工程中我们会用特征在整个GBDT、XGBoost里面被使用的次数或者带来的总/平均信息增益来给特征重要度打分，最后进行排序。
传统的随机森林是利用袋装法中的规则，平均或少数服从多数来决定集成的结果，而sklearn中的随机森林是平均每个样本对应的predict_proba返回的概率，得到一个平均概率，从而决定测试样本的分类。
1、计算IDF 英文全称：Inverse Document Frequency，即“逆文档频率”。计算IDF需要一个语料库，用来模拟语言的使用环境。
2、因此训练集大小的不同会影响idf值的计算。tf-idf计算公式为tf（t，d）*idf（t），其中，idf（t）=[公式]表示词项t在整个训练集中的逆文档频率，tf（t，d）是文本d中词项t的出现频率。
3、通常在计算TF-IDF之前，会对原始词频tf（t，d）做归一化处理，TfidfTransformer是直接对tf-idf做归一化。
4、TfidfVectorizer使用： 功能：在Python的sklearn库中，TfidfVectorizer用于进行TFIDF计算。 用法：与CountVectorizer类似，但TfidfVectorizer不仅计算词频，还结合IDF值来计算每个词的TFIDF值。 获取结果：通过to_array函数可以获取每个文档的关键词TFIDF值矩阵。
5、计算TF-IDF时，通常首先计算IDF（文档频率和逆文档频率），然后将每个词的TF与IDF相乘，得到该词在文档中的TF-IDF权重。在sklearn库中，TfidfVectorizer提供了一个方便的工具，通过设置参数可实现自动处理。
1、主成分分析（PCA）在简化数据和识别变量间关系方面具有显著优势。SIMCA（Soft Independent Modeling of Class Analogies）软件能以直观界面进行PCA分析，但由于其结果的复杂性，理解其输出并非易事。本文将基于个人经验和现有资料，为读者揭开SIMCA软件中PCA结果的神秘面纱。
2、在数据科学的海洋里，主成分分析（PCA）是一把锐利的工具，它犹如一把精炼的炼金术，能从复杂的数据矩阵中提炼出关键信息，实现降维和噪声去除。让我们一步步探索PCA的魔法步骤：基础步骤 首先，我们面对的是一个由n种变量组成的矩阵，每种变量都有m个样本。
3、标准化处理：对于不同度量单位或取值范围差异大的指标需先进行标准化处理。主成分数量：Kaiser主张放弃特征值小于1的主成分，SPSS软件默认此操作。通常选取少量的主成分，只要能解释变异的70%～80%即可。结果分析：需计算KMO和巴特利特检验值，分析总方差解释，观察碎石图，并查看成分矩阵和载荷图。
4、主成分分析（PCA）是一种多变量统计分析方法，用于通过线性变换选取较少数量的重要变量，从而简化数据结构。PCA能初步了解各组样本之间的总体代谢物差异和组内样本之间的变异度大小，并通过分析质量控制（QC）样本进行质量控制。
