RandomForest中的feature_importance
随机森林算法（RandomForest）的输出有⼀个变量是 feature_importances_ ，翻译过来是 特征重要性，具体含义是什么，这⾥试着解释⼀下。
random翻译参考官⽹和其他资料可以发现，RF可以输出两种 feature_importance，分别是Variable importance和Gini importance，两者都是feature_importance，只是计算⽅法不同。
Variable importance
选定⼀个feature M，在所有OOB样本的feature M上⼈为添加噪声，再测试模型在OOB上的判断精确率，精确率相⽐没有噪声时下降了多少，就表⽰该特征有多重要。
假如⼀个feature对数据分类很重要，那么⼀旦这个特征的数据不再准确，对测试结果会造成较⼤的影响，⽽那些不重要的feature，即使受到噪声⼲扰，对测试结果也没什么影响。这就是 Variable importance ⽅法的朴素思想。
[添加噪声：这⾥官⽹给出的说法是 randomly permute the values of variable m in the oob cases，permute的含义我还不是很确定，有的说法是打乱顺序，有的说法是在数据上加⼊⽩噪声。]
Gini importance
选定⼀个feature M，统计RF的每⼀棵树中，由M形成的分⽀节点的Gini指数下降程度（或不纯度下降程度）之和，这就是M的importance。
两者对⽐来看，前者⽐后者计算量更⼤，后者只需要⼀边构建DT，⼀边做统计就可以。从sklearn的官⽅⽂档对feature_importances_参数的描述来看，sklearn应当是使⽤了Gini importance对feature进⾏排序，同时sklearn把所有的Gini importance以sum的⽅式做了归⼀化，得到了最终的feature_importances_输出参数。