回答情况：
提问时间：
问题标签：
1回答
我有一个有10个特征的数据集。
我已经使用排列重要性和eli5交叉验证计算了特征的重要性，在拟合了一个非常随机的树(ET)分类器后，由Scikit学习。我每次只使用一个特征来拟合10个不同的ETs，并使用相同的CV方案计算出平均交叉验证分数。我注意到，当我从排列重要性中得到的特征的重要性顺序与我使用平均CV分数对它们进行排序时，当我一次只用一个特征来拟合模型时，有一个特征的排列重要性等级位于最底层，
浏览 0修改于2019-09-08得票数 3
回答已采纳
2回答
但是，与其评估模型的度量，我在这里的主要兴趣是评估选择不同预测器的一致性(即特性重要性列表的一致性)。从本质上说，我想要做的是随机分割数据库(比如使用60%的数据)，运行CV来调优超参数，然后使用最好的超参数将模型训练成完整的60%，得到特性的重要性。但是，是否有一种方法可以以某种方式“合并”所有这些特性重要性表，以了解不同运行期间的选择过程有多稳定？还是有更好的方法来做到这一点？非常感谢!
浏览 0提问于2021-07-16得票数 0
1回答
我训练了一个随机森林分类器(sklearn)，从而计算了特征的重要性，并对它们进行了排序。这片森林有100个估测员。我的五大特点及其重要性如下：f2 = 0.04f4 = 0.007为了避免过度拟合，我使用交叉验证和学习曲线进行了评估.我的问题是，f1的重要性似乎比其他特性要高得多。这是否意味着不正确(过分合适？)任何类型的？我是否应该以其他方式进行特性选择，以便更好地推广该模型？
浏览 0提问于2018-08-31得票数 1
1回答
通过使用，我们可以选择一些特征，并使用"threshold and SelectFromModel“消除一些特征
我的疑问是，这些feature_importances_是根据什么计算的？如果我假设feature_importances_是“基尼重要性”，那么低值是首选的，但在特征重要性中，高值是首选的。
浏览 1修改于2021-03-20得票数 1
1回答
我有一个有11个特征的数据集，我注意到操作这些特征(例如删除其中一个或一些)不会影响训练和测试数据的错误分数，所以我不得不检查这些特性的重要性。预期成绩分数不会显着下降，因为其余10个下降的特征具有很低的特征重要性。然而，在只使用第一个特性进行实验后，测试数据的abs错误百分比从14.13010%显著提高到22.96036%。当我使用主导特性重要性的特性进行训练时，我预期错误将几乎接近基本测试结果。
另外，这些功能中有一些是相关的(仅仅是.62相关性)，这就是为什么分数
浏览 0修改于2021-02-23得票数 1
1回答
我想在几种模型中确定特性的重要性：logistic回归随机林我得到了类似的输出，如下所示(我忘了包含Over18，但它只是给出了输出的一个概念)：虽然我在解释结果时有困难，特别是圆圈和负值，但我想了解，在文本分类的情况下，是否应该使用Text来表示重要性
浏览 0修改于2021-05-14得票数 2
回答已采纳
在gridsearchCV中，当我适合的时候，如下所示：grid_search = GridSearchCV(forest_reg, param_grid,cv=5,scoring = 'neg_mean_squared_error')在那之后，当我执行这个，它提供了一个值数组，所以我的问题是，GridSearch.best_estima
浏览 0修改于2019-03-19得票数 0
回答已采纳
我读到特征工程的一个主要部分是找到每个特征在进行所需预测时的重要性。在我的问题中，我有三个分类特征和两个字符串特征。我使用OneHotEncoding技术来转换分类特征，使用简单的HashingTF机制来转换字符串特征。然后，这些作为管道的各个阶段输入，包括ml NaiveBayes和VectorAssembler (将所有特征组装到单个列中)，分别使用训练和测试数据集进行拟合和转换。一切都很好，除了我如何确定每个特性的重要性？我知道
浏览 1修改于2016-08-22得票数 1
1回答
从这个职位，我了解到随机森林可以帮助我对特性的重要性进行排序。
我的问题是，还有其他算法可以做这个工作吗？(此外，如果有人能给我介绍一些tensorflow的例子。)
浏览 0修改于2019-01-31得票数 0
最初，我计划在添加数据之前将它们每个都转换为几个虚拟对象，但随后将计算每个虚拟对象的特征重要性，而不是原始的分类对象。由于我还需要按重要性对所有原始变量(包括数字+分类)进行排序，因此我想知道如何获得原始变量的重要性？这是简单的累加吗？
浏览 1提问于2018-11-16得票数 0
2.当xgboost拆分出特性的重要性时。如果我想了解这个相关的领域，我应该学习什么?请让我知道链接和书籍或其他旅游胜地。
浏览 0提问于2019-08-30得票数 2
我试图从打包分类器中获取特征名(它没有内置的特性重要性)。但是这只输出了特性的重要性feature_importances 如何为这些特性重要性值找到
浏览 2修改于2022-03-16得票数 2
回答已采纳
3回答
我有时间序列数据，每个样本或多或少都有200个特征，我使用递归神经网络进行二值分类任务。分类之后，我想知道哪些特性对目标贡献最大(比如target=1)。有什么建议吗？谢谢
浏览 0提问于2020-09-16得票数 8
回答已采纳
1回答
首先，我创建了包含20棵树的模型，并将其拟合到完整的数据集(31个特征)中，该模型能够获得99.95%左右的分数。随后，我检查了特征重要性，似乎特征12、14和17被测量为最重要的特征。然而，我意识到，即使在丢弃除功能0(重要性仅为0.01)之外的所有功能后，模型得分仍然非常高(94%)。
浏览 0提问于2021-01-11得票数 0
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号