TGViewer
Data Place Data Place @dataplace · 524 subscribers
Post #89 198
The scikit-learn Random Forest feature importance and R's default Random Forest feature importance strategies are biased. To get reliable results in Python, use permutation importance, provided here and in our rfpimp package (via pip). For R, use importance=T in the Random Forest constructor then type=1 in R's importance() function. In addition, your feature importance measures will only be reliable if your model is trained with suitable hyper-parameters.

http://explained.ai/rf-importance/index.html
explained.ai Beware Default Random Forest Importances Training a model that accurately predicts outcomes is great, but most of the time you don't just need predictions, you want to be able to interpret your model. The problem is that the scikit-learn Random Forest feature importance and R's default Random Forest…
More from @dataplace
  1. Jun 23, 2026Команда Boston Consulting Group и исследователи Калифорнийского университета опросили 1488…
  2. Jun 5, 2026Подборка экспертных постов: специалисты Embedika Системы RAG сегодня входят в число наибол…
  3. Apr 28, 2026Хороший "плохой кейс" в построении архитектуры с использованием ИИ-агентов. AI-агенты сейч…
  4. Feb 27, 2026Планирование бюджета, подготовка данных и выбор вендора: советы по внедрению ML в бизнес о…
  5. Feb 24, 2026Андрей Бугаенко опубликовал на Хабре результаты трёх тестов, имитирующих реальные сценарии…
  6. Jan 10, 2026Gemini 3: как Google предлагает по-новому разговаривать с ИИ Умение работать с языковыми м…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →