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Python中进行特征重要性分析的9个常用方法

Python开发  · 公众号  ·  · 2023-11-13 20:32
作者：Roushanak Rahmat, PhD转自：Deephub Imba特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。为什么特征重要性分析很重要?如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的，这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征，从而带来以下几个优势:改进的模型性能减少过度拟合更快的训练和推理增强的可解释性下面我们深入了解在Python中的一些特性重要性分析的方法。特征重要性分析方法1、排列重要性 PermutationImportance该方法会随机排列每个特征的值，然后监控模型性能下 ………………………………

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