permutation feature importance
时间: 2023-04-23 19:05:12 浏览: 249
平安产险数据建模大赛 驾驶行为预测驾驶风险-rank39.zip
排列特征重要性(Permutation Feature Importance)是一种用于评估机器学习模型中特征重要性的方法。它通过随机打乱单个特征的值,然后计算模型性能的变化来衡量该特征对模型的贡献程度。排列特征重要性可以帮助我们了解哪些特征对模型的预测能力最为关键,从而指导我们进行特征选择或优化模型的训练过程。
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