在分类问题中,有什么方法可以得到特征的重要性?

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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!

 

开门呀是我   2017-05-07 11:34



   2个回答 
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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。


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batmanX   2017-06-12 09:28

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对于逻辑回归分类器的话,就是看每个变量的系数,绝对值越大,说明越重要。

(变量需要标准化)


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Alfred   2017-10-16 12:04



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