Существует ряд методов оценки важности характеристик на основе обученной модели. Для случайного леса наиболее известными методами являются MDI (среднее снижение примеси) и MDA (среднее снижение точности). Многие популярные библиотеки ML поддерживают оценку важности функций из коробки для Random Forest.
Я использовал BGInfo от парней SysInternals, чтобы сделать это в прошлом.
Ничто почти как сложный, но я изменяю настольный цвет на довольно сильное основное устройство, которое легко различимо. Теперь люди говорят, что "это находится на красном", таким образом, это работает способом просто и легкого сообщения машин независимо.
Существует много предложений для настольных виджетов. Почему бы не попробовать следующее за начинающих:
Если я чего-то не упускаю, самый простой способ сделать это - создать образ рабочего стола для каждой машины с указанием имени компьютера, операционной системы, IP-адреса и т. Д.
Предполагая что вы используете Windows, более сложный, но более интересный способ сделать это - использовать Rainmaker и Enigma для динамического генерирования информации и встраивания ее в рабочий стол. Установка и использование Rainmaker и Enigma только для получения имени хоста может быть излишним, но вы также можете настроить отображение вывода различных процессов, чтобы вы могли отслеживать любые требуемые системные метрики: свободная / используемая память, использование ЦП, сетевой трафик и т. Д. есть ты.