在分类问题中，有什么方法可以得到特征的重要性？重要性的意思就是对模型的预测具有重要的帮助。
谢谢！
2个回答
我知道的有三个思路。
一、通过随机森林，获取每个特征的importance，这个一般在python或者r里都是可以直接得到的数值。相似的gradient boosted trees或者xgboost也都有这样的importance。
二、单个特征。用单个特征建立分类器（比如，决策树，或者逻辑回归），哪个特征的模型越好，说明这个特征越重要。
三、向后选择。先用全部特征建立个分类器，然后把某个特征去掉，再做一个分类器，两个分类器表现的差值，就可以看作是这个特征的重要性。差值越大，说明越重要。
batmanX
2017-06-12 09:28
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