一文详解空间随机森林模型及其特征重要性分析

一文详解空间随机森林模型及其特征重要性分析

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/k2219/article/details/140718200

空间随机森林模型是结合了空间信息的随机森林模型，用于分析和预测具有空间依赖性的地理数据。它不仅考虑传统随机森林模型中的特征变量，还考虑空间位置的影响。本文将详细介绍空间随机森林模型的构建步骤以及如何使用SHAP方法进行特征重要性分析。

准备阶段

1. 数据准备：需要准备多个热点数据（包含空间位置（经纬度）和目标变量）与多个协助变量（包含空间位置和协变量值）。

2. 合并数据：将热点数据和协助变量按地理位置进行合并，确保每个位置的所有变量都在同一个数据框中。

3. 计算空间距离矩阵：计算数据点之间的空间距离矩阵，并将其作为额外的特征引入模型。

构建模型

1. 定义特征和目标变量

X = hotspot_data[['covariate1', 'covariate2', 'covariate3', 'covariate4', 'covariate5']]
y = hotspot_data['target_variable']

2. 构建随机森林模型与评估模型

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)
y_pred = rf.predict(X_test)
mse = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)

3. 特征重要性分析：选择SHAP方法进行特征重要性分析。SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析是一种解释机器学习模型预测结果的方法，基于 Shapley 值的概念，来自合作博弈论。它可以为每个特征分配一个贡献值，解释每个特征对模型预测的影响。SHAP 值不仅能告诉我们一个特征的重要性，还能告诉我们该特征是正向影响（推动预测结果增加）还是负向影响（推动预测结果减少）。

explainer = shap.Explainer(rf, X_train)
shap_values = explainer(X_test)

4. 分析特征重要性并出图

# 绘制SHAP summary图
shap.summary_plot(shap_values, X_test)
# 特征重要性（使用SHAP值）
shap.summary_plot(shap_values, X_test, plot_type="bar")