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基于 MMD 的分布式随机森林变量重要性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种用于分布随机森林的变量重要性算法，能够高效地选择变量并提供准确估计。该算法在真实数据和模拟数据上表现出高的经验性能。
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关键要点
- 分布随机森林是一种灵活的基于森林的方法，用于估计多变量输出的全条件分布。
- 本文介绍了一种用于分布随机森林的变量重要性算法，基于删除与重学习原则和最大均值差异距离。
- 该算法的重要性指标在真实数据和模拟数据上表现出高的经验性能，并胜过竞争对手。
- 算法通过递归特征消除高效选择变量，提供准确估计的小的变量集用于建立条件输出分布。
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