2023年9月16日
Python中进行特征重要性分析的9个常用方法
摘要： 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 阅读全文
posted @ 2023-09-16 09:12 deephub 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑