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此外，随机森林分类器通过其易于可见的特征的重要性提供了易于解释。特征重要性是一个简单的度量标准，它指示每个特征对分类器预测的相对贡献。例如，对于选定的分类器，“ shop”一词的特征重要性得分为0.044，是平均特征重要性得分0.006的七倍以上。这意味着“商店”一词在分类中高度相关，与一个平均重要的功能相比。这允许对分类器的预测进行摘要见解。使用Python（Scikit-Learn）中的机器学习软件包来计算功能重要性。表3中突出显示了具有显着特征重要性的特征单词。
使用大数据来概括新加坡的互联网经济
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