svm计算变量重要性得分

SVM（支持向量机）是一种监督学习算法，它通常用于分类问题。SVM通过找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分开。在SVM中，变量重要性得分可以通过以下两种方法来计算：

1. 通过Coefficients计算：在SVM中，Coefficients是指每个特征在超平面上的权重。这些系数的大小可以表示特征对于分类的重要性。因此，可以通过计算每个特征的系数来计算变量重要性得分。

2. 通过Permutation Importance计算：Permutation Importance是一种常用的特征选择方法，它通过随机重排某个特征的值来衡量该特征对模型性能的影响。在SVM中，可以通过计算每个特征的Permutation Importance来计算变量重要性得分。

通常，SVM的变量重要性得分可以通过使用一些现有的Python库来计算，如scikit-learn库中的SVC类或eli5库中的PermutationImportance类。