MLPRegressor变量重要性排序

MLPRegressor 是一种多层感知器神经网络模型，不同于基于树的模型（如决策树），它们可以通过特征重要性排名来解释预测模型的结果。然而，你仍然可以通过一些方法来估计 MLPRegressor 模型的特征重要性。以下是其中一些方法：

1. 基于权重的排序：可以通过查看 MLPRegressor 模型的权重来确定每个特征的重要性。具有更高权重的特征对模型的输出具有更大的影响。

2. 基于梯度的排序：可以通过计算每个特征的梯度来确定其相对重要性。梯度可以表示每个特征对模型输出的影响程度。

3. 基于特征重要性的排序：可以使用类似于 Permutation Importance 或 SHAP 的技术，通过对特征进行随机排列并观察模型输出的变化来估计每个特征的重要性。

需要注意的是，由于 MLPRegressor 模型的复杂性，特征重要性的估计可能不是很准确。因此，特征重要性排序仅供参考，而非绝对的评价指标。