如何在神经网络中使用permutation importance代码

可以在神经网络模型训练结束后，针对模型中的每个特征变量进行 permutation importance 计算。其中，每个特征变量会进行随机置换，然后计算模型预测结果的变化幅度，以此来度量该特征变量的重要性。具体的实现可以借助相关的 Python 库，例如 eli5 库提供的 permutation_importance 函数，或者自己编写代码实现。需要注意的是，Permutation importance 是一个相对测量指标，不同的数据集和特征选取组合下计算出来的 permutation importance 的大小意义不同。