permutation feature importance

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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Permutation feature importance¶

Permutation feature importance是一种特征重要性评估方法，它通过随机打乱某个特征的值来衡量该特征对模型性能的影响。具体来说，它会在测试集上计算模型的性能指标（如准确率、F1-score等），然后随机打乱某个特征的值，再次计算模型的性能指标，两次性能指标的差值即为该特征的重要性得分。

permutation_importance代码

下面是使用scikit-learn库中的permutation_importance函数计算特征重要性的示例代码：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.inspection import permutation_importance

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 训练随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)

# 计算特征重要性
result = permutation_importance(rf, X, y, n_repeats=10, random_state=42)

# 输出特征重要性
for i in result.importances_mean.argsort()[::-1]:
    print(f"{boston.feature_names[i]:<8} "
          f"{result.importances_mean[i]:.3f}"
          f" +/- {result.importances_std[i]:.3f}")

其中，load_boston函数用于加载波士顿房价数据集，RandomForestRegressor类用于训练随机森林模型，permutation_importance函数用于计算特征重要性。n_repeats参数表示在计算特征重要性时，对每个特征进行多少次随机置换，random_state参数用于设置随机种子。最后，按特征重要性从高到低输出每个特征的重要性得分。