随机森林（RandomForest）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类与回归任务中。而其中的`feature_importance`（特征重要性）更是理解模型的关键指标之一。简单来说，它衡量了每个特征对预测结果的影响程度。💡
首先，`feature_importance`的核心计算基于每个特征在树节点上的分裂能力。分裂次数越多、带来的信息增益越大，则该特征的重要性就越高。例如，在预测房价时，房屋面积可能比楼层高度更重要，因此会获得更高的重要性评分。🎯
此外，`feature_importance`不仅能帮助我们筛选关键特征，还能发现数据中的潜在规律。比如，某些看似无关紧要的变量可能在实际应用中起到意想不到的作用。因此，在优化模型时，我们可以优先保留高分特征，剔除冗余信息，从而提升整体性能！💪
最后，使用`feature_importance`时需注意：不同数据集可能导致结果差异，结合领域知识进行验证尤为重要！🌍
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