Orange3实战教程：解释---特征重要性

最新推荐文章于 2025-12-06 12:59:30 发布
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特征重要性

使用排列特征重要性技术检查模型。

输入

  • 数据：用于计算解释的数据集
  • 模型：需要解释的模型

输出

  • 选定数据：图中选定特征对应的数据实例
  • 分数：每个特征得分的平均值和标准差

特征重要性小部件用于解释分类和回归模型。该部件接收一个训练好的模型和参考数据作为输入，通过打乱特征值来破坏特征与目标之间的关系，从而测量模型预测误差的增加，以此计算每个特征对预测的贡献程度。

在这里插入图片描述

  1. 选择评分指标。
  2. 选择特征排列的次数。
  3. 选择图中显示的特征数量。
  4. 放大/缩小图表。
  5. 点击应用确认选择。
  6. 图表显示对模型最重要的选定数量特征。
  7. 获取帮助、保存图表、生成报告、设置图表属性或查看输入输出数据的大小。

示例

在以下示例中，我们使用“特征重要性”小部件解释逻辑回归模型使用的特征。在“文件”小部件中，我们打开了心脏病数据集，并将其连接到“逻辑回归”小部件以训练模型。“特征重要性”小部件接收模型和数据用于解释特征。通常使用与训

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