【发布时间】:2020-07-19 04:28:08
【问题描述】:
在我们将分类变量转换为虚拟变量以训练模型之后。我们倾向于发现特征的重要性。但是 sklearn 的 model.feature_importance_ 对象返回每个虚拟变量的特征重要性,而不是原始的分类变量。如何解决这个问题?
【问题讨论】:
标签: python pandas machine-learning scikit-learn data-science
在我们将分类变量转换为虚拟变量以训练模型之后。我们倾向于发现特征的重要性。但是 sklearn 的 model.feature_importance_ 对象返回每个虚拟变量的特征重要性,而不是原始的分类变量。如何解决这个问题?
【问题讨论】:
标签: python pandas machine-learning scikit-learn data-science
因为使用虚拟变量来训练模型,所以找不到原始分类变量的重要性。这在数学上是不可能的。
【讨论】: