Python 中进行特征重要性分析的 9 个常用方法

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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 ………………………………