sklearn.inspection.permutation_importance 衡量特征重要性的方法比随机森林自带的rf.feature_importance 如何

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原文链接：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.inspection.permutation_importance.html

本文介绍了如何使用scikit-learn库中的permutation_importance函数来评估模型中特征的重要性，通过实例解析了如何进行特征排序和可视化，帮助提升模型理解和优化。
PermutationImportance:在此笔记本中，我实现了置换的重要性，并将其与Eli5库中的版本进行比较
03-26
PermutationImportance:在此笔记本中，我实现了置换的重要性，并将其与Eli5库中的版本进行比较
【机器学习】用特征量重要度(feature importance)解释模型靠谱么？怎么才能算出更靠谱的重要度？
weixin_47442572的博客
07-28 1万+
特征量重要度的计算一般取决于用什么算法，如果是以决定树为基础（tree-based）的集成算法，比如随机森林，lightGBM之类的，一般都是取impurity（gini）平均下降幅度最大的一些特征，python的Scikit-learn里面就有命令可以计算。也有可能是现有的特征量无法很好的预测结果，有更重要的特征量缺失了。泛化性不好，一般是模型过度学习了训练数据的一些噪音，把噪音当规律了，这时候一些本来无关紧要的噪音特征量也会登上重要度榜首，所以这时单纯相信特征量就很容易跑偏，错过重要的特征。...
PermutationImportance
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
03-16 1287
我们在构建树类模型（XGBoost、LightGBM等）时，如果想要知道哪些变量比较重要的话。可以通过模型的feature_importances_ 方法来获取特征重要性。例如LightGBM的feature_importances_可以通过特征的分裂次数或利用该特征分裂后的增益来衡量。一般情况下，不同的衡量准则得到的特征重要性顺序会有差异。我一般是通过多种评价标准来交叉选择特征。博主认为，若一个特征在不同的评价标准下都是比较重要的，那么该特征对label有较好的预测能力。 为大家介绍一种评价特征重要性的方
【可解释性机器学习】排列重要性（Permutation Importance）及案例分析详解
小哲的博客
01-28 1万+
当训练得到一个模型之后，除了对模型的预测感兴趣之外，我们往往还想知道模型中哪些特征更重要，哪些特征对对预测结果的影响最大。
Permutation Importance重要性
→★佐佑思维★←
12-28 1562
Permutation Importance 对模型的特征没有偏见，也不局限于特定的模型类别，适用性较广
特征筛选还在用XGB的Feature Importance？试试Permutation Importance
Python学习与数据挖掘
10-01 2151
Permutation Importance 是一种变量筛选的方法。它有效地解决了上述提到的两个问题。Permutation Importance 将变量随机打乱来破坏变量和 y 原有的关系。如果打乱一个变量显著增加了模型在验证集上的loss，说明该变量很重要。如果打乱一个变量对模型在验证集上的 loss 没有影响，甚至还降低了 loss，那么说明该变量对模型不重要，甚至是有害的。▲ 打乱变量示例变量重要性的具体计算步骤如下：1. 将数据分为 train 和 validation 两个数据集。
机器学习：特征重要性分析之：Permutation Importance
YuMeng049的博客
10-09 2179
特征重要性分析
C知道Traceback (most recent call last): File "E:\first1_project\学习&面试题深夜努力学python\朋友圈文章程序\随机森林4 随机森林与xgboost核心差异.py", line 211, in <module> perm_xgb = permutation_importance(xgb_clf, X_test, y_test, scoring="roc_auc", n_repeats=8, n_jobs=-1, random_state=42) File "D:\anaconda\envs\TF2.9\lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py", line 218, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\TF2.9\lib\site-packages\sklearn\inspection\_permutation_importance.py", line 286, in permutation_importance baseline_score = _weights_scorer(scorer, estimator, X, y, sample_weight) File "D:\anaconda\envs\TF2.9\lib\site-packages\sklearn\inspection\_permutation_importance.py", line 28, in _weights_scorer return scorer(estimator, X, y) File "D:\anaconda\envs\TF2.9\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 308, in __call__ return self._score(partial(_cached_call, None), estimator, X, y_true, **_kwargs) File "D:\anaconda\envs\TF2.9\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 400, in _score y_pred = method_caller( File "D:\anaconda\envs\TF2.9\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 90, in _cached_call result, _ = _get_response_values( File "D:\anaconda\envs\TF2.9\lib\site-packages\sklearn\utils\_response.py", line 235, in _get_response_values raise ValueError( ValueError: XGBClassifier should either be a classifier to be used with response_method=predict_proba or the response_method should be 'predict'. Got a regressor with response_method=predict_proba instead.
最新发布
11-16
在使用 Python 进行随机森林与 XGBoost 对比时，调用 `permutation_importance` 函数出现 `ValueError: XGBClassifier should either be a classifier to be used with response_method=predict_proba or the ...
permutation_importance代码
06-03
其中，load_boston函数用于加载波士顿房价数据集，RandomForestRegressor类用于训练随机森林模型，permutation_importance函数用于计算特征重要性。n_repeats参数表示在计算特征重要性时，对每个特征进行多少次随机...
36、随机森林模型特征重要性评估方法详解
java5的博客
09-02 43
本文详细介绍了随机森林模型中特征重要性的评估方法，包括Mean Decrease in Impurity (MDI)、Drop-column Feature Importance和Permutation Feature Importance三种主要方法。文章通过代码示例展示了如何使用Python实现这些方法，并分析了不同方法的优缺点和适用场景。此外，还探讨了特征重要性在模型优化和业务决策中的应用，以及如何通过特征选择提升模型性能。
python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...
weixin_42512966的博客
02-03 2214
花费了很长时间整理编辑，转载请联系作者授权，违者必究。特征选择(Feature selection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先，我们为什么要进行特征选择呢？它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常...
特征重要性排序--Permutation Importance
qian_chun_qiang的博客
03-30 1万+
特征重要性排序–Permutation Importance 参考：Permutation Importance | Kaggle 相比于其他衡量特征重要性的方法，Permutation Importance的优点： 计算量低 广泛使用和容易理解 与我们要测量特征重要性的属性一致 Permutation Importance的计算是在模型训练完成后进行的，即，模型参数不再改变。如果我们将验证集中的单独一列的数据进行打乱，并保持其他列和目标值不变，那么，预测打乱后的验证集的结果会怎么变化？ 上图示例是将
【Python机器学习】零基础掌握permutation_importance检验、检查
Mr数据杨
10-28 335
通过算法，成功地分析了“剧本杀”游戏中影响胜率的关键因素。这种算法方法不仅能用于游戏分析，还广泛适用于其他领域，如商业决策、医疗诊断等。优点总结，该方法准确地识别了影响胜率的主要因素，为后续的策略调整提供了依据。优点描述说明高准确性能准确评估各个特征的重要性易于理解结果直观，易于非专业人士理解广泛适用性可用于多个领域和场景计算效率相对较高的计算速度缺点总结，尽管算法具有高度的灵活性和准确性，但仍有一些局限性需要注意。缺点描述说明数据依赖性结果受到输入数据质量的影响运算成本。
Permutation Importance及其实现原理及python代码
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06-19 1629
这个方法的基本思想是通过随机打乱单个特征，来破坏特征和标签之间的关系，观察模型准确率对特征变化的影响程度，从而得到特征的重要性排名。重复执行上述操作多次，得到每个特征的score2的平均值avg_score2，用score1减去avg_score2，就得到了每个特征的Permutation Importance。然后，随机置换一个特征F的所有样本数值，即将样本集X中的该特征F打乱顺序，得到新的样本集X′，再将新的样本集X′输入分类器clf中，计算得到新的预测结果score2。
可解释性机器学习_Feature Importance、Permutation Importance、SHAP
热门推荐
李梦瑶的博客
11-24 2万+
本文讲的都是建模后的可解释性方法。建模之前可解释性方法或者使用本身具备可解释性的模型都不在本文范围内~ 哪些特征在模型看到是最重要的？ 关于某一条记录的预测，每一个特征是如何影响到最终的预测结果的？ 从大量的记录整体来考虑，每一个特征如何影响模型的预测的？ 为什么这些解释信息是有价值的 调试模型用 指导工程师做特征工程 指导数据采集的方向 指导人们做决策 建立模型和人之间的信任 本文主要讲三种方法： 特征重要性（Feature Importance） Permutation Importance SHAP
Permutation Importance: 了解特征重要性的一种方法及其计算
2301_79366332的博客
09-14 914
Permutation Importance（排列重要性）是一种用于计算特征重要性的技术，它提供了一种相对简单且直观的方法来评估特征对模型的贡献程度。Permutation Importance的基本思想是通过对特征进行随机排列并度量模型性能的变化，来评估特征的重要性。它的核心观点是，如果某个特征对模型的预测性能有重要影响，那么将其随机排列将会显著降低模型的准确性。它通过对特征进行随机排列并度量模型性能的变化，提供了一种直观的方式来理解特征对模型的贡献程度。首先，你需要准备一个包含特征和目标变量的数据集。
机器学习笔记 十七：基于Gini Importance、Permutation Importance、Boruta的随机森林模型重要性评估的比较
amyniez的博客，欢迎交流讨论
11-12 5331
gini重要性，每次在变量m上进行节点分割时，两个后代节点的基尼杂质标准小于父节点。 对于森林中所有树木的每个单独变量，加上基尼系数会产生快速变量的重要性，这通常与排列重要性度量非常一致。 对比三种方法：gini、Permutation、boruta，得出对重要性筛选的最好方法。Permuation Importance特征选择在精确度、召回率和f1分数方面提供了最佳模型。
permutation_importance是什么？背后的思想又是什么？是如何使用permutation_importance计算特征重要度的？
data+scenario+science+insight
04-19 3031
permutation_importance是什么？背后的思想又是什么？是如何使用permutation_importance计算特征重要度的？ inspection.permutation_importance 对于模型来说，哪一个特征才是最重要的？哪一个特征对于模型做决策有更大的影响？这个概念被称为特征重要度，而Permutation Importance正是目前被广泛采用计算特征重要度的方式。当我们的模型预测出了难以理解的结果时，我们可以通过这个指标来知道到底发生了什么。当然，如果我们需要向别
解决--No module named 'sklearn.inspection'
qq_41103204的博客
03-17 8972
在导入plot_partial_dependence的时候，出现奇怪的报错。 from sklearn.inspection import plot_partial_dependence No module named 'sklearn.inspection' 网上查找之后，一直没有相关的结果。于是打算更新sklearn 的版本。 先查了一下选择的版本。 import sklearn prin...
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