如何了解R语言中的特征贡献?

我在R语言中训练了一个性能良好的模型。由于模型包含超过200个预测变量(特征),训练过程耗时较长。请问有没有方法可以了解哪些特征贡献最大?谢谢。


回答:

这个问题目前描述得过于模糊,因为根据具体问题,可以有多种方法来确定变量的重要性。无论如何,请查看caret包中提供的相关内容:

http://caret.r-forge.r-project.org/varimp.html

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注