决策树和特征重要性：为什么决策树没有显示所有变量的重要性？答案

【问题标题】：Decision Tree and Feature Importance: Why does the decision tree not show the importance of all variables?决策树和特征重要性：为什么决策树没有显示所有变量的重要性？
【发布时间】：2020-02-07 21:00:55
【问题描述】：

我运行了一个包含 62 个独立变量的决策树来预测股票价格。但是，当使用classifier_DT_tuned$variable.importance 提取特征重要性时，我只看到了 55 个变量的重要性，而没有看到 62 个变量的重要性。

我原以为决策树会选择最重要的变量，但随后会为未使用的变量分配 0.00 的重要性。你能帮我解释一下这个问题吗？谢谢！

【问题讨论】：

标签： r decision-tree feature-selection

【解决方案1】：

您是否尝试过获得如下特征重要性：

feat_importance = list(dt_clf.tree_.compute_feature_importances())

这将为您提供所有 62 个特征/变量的重要性列表。

【讨论】：