sklearn RandomForestRegressor: количество обучаемых параметров

Question

Есть ли способ извлечь из sklearn RandomForestRegressor (эффективное) количество обучаемых параметров, которые были подобраны во время обучения модели?

Количество обучаемых параметров можно использовать для сравнения сложности двух моделей. Также его можно использовать для оценки количества степеней свободы в распределении хи ^ 2.

Спасибо за помощь!

Answer 1

После подгонки RandomForestRegressor вы можете получить доступ к feature_importances_, который указывает, насколько важной была функция при выполнении раскола, и n_features_, сколько всего функций было использовано для подгонки.