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我正在使用来自 SciKit 的确切示例,它将 permutation_importance
与 tree feature_importances
如你所见,使用了一个管道:
rf = Pipeline([
('preprocess', preprocessing),
('classifier', RandomForestClassifier(random_state=42))
])
rf.fit(X_train, y_train)
permutation_importance
:
现在,当您拟合一个管道
时,它将一个接一个地拟合所有变换并变换数据,然后使用最终估计器拟合变换后的数据。
在示例的后面,他们在拟合模型上使用了 permutation_importance
:
result = permutation_importance(rf, X_test, y_test, n_repeats=10,
random_state=42, n_jobs=2)
问题:我不明白的是,result
中的特征仍然是原始的未转换特征。为什么会这样?这工作正常吗?那么 Pipeline
的目的是什么?
树 feature_importance
:在同一示例中,当他们使用 feature_importance
时,结果会发生转换:
tree_feature_importances = (
rf.named_steps['classifier'].feature_importances_)
我显然可以转换我的特征,然后使用 permutation_importance
,但示例中的步骤似乎是有意为之的,permutation_importance
这样做应该是有原因的不改变特征。
最佳答案
这是预期的行为。排列重要性的工作方式是打乱输入数据并将其应用于管道(或者模型,如果这是你想要的)。事实上,如果您想了解初始输入数据如何影响模型,那么您应该将其应用于管道。
如果您对预处理步骤生成的每个附加特征的特征重要性感兴趣,那么您应该生成具有列名的预处理数据集,然后将该数据直接应用于模型(使用排列重要性)管道。
在大多数情况下,人们对了解管道生成的次要特征的影响不感兴趣。这就是为什么他们在这里使用管道来包含预处理和建模步骤。
关于python - 在 SciKit-Learn 中使用管道排列重要性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62106204/
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