用于决策树的 one-hot 编码后如何解释特征重要性答案

【问题标题】：How to explain feature importance after one-hot encode used for decision tree用于决策树的 one-hot 编码后如何解释特征重要性
【发布时间】：2017-02-24 03:10:57
【问题描述】：

我知道决策树有由 Gini 计算的 feature_importance 属性，它可以用来检查哪些特征更重要。

但是，对于 scikit-learn 或 Spark 中的应用程序，它只接受数字属性，因此我必须将字符串属性转换为数字属性，然后对其进行 one-hot 编码器。将特征放入决策树模型时，它是 0-1 编码而不是原始格式，我的问题是，如何解释原始属性的特征重要性？在尝试解释特征重要性时，我应该避免使用 one-hot encoder 吗？

谢谢。

【问题讨论】：

您可以尝试将原始特征的特征重要性估计为 OHE 后相应特征的特征重要性之和。为此，您必须了解 OHE 是由某些特定功能创建的。
@IbraimGaniev 感谢您的帮助:) 但是，对于 OHE，很难知道每个功能中有多少个 0-1 变量...我不确定这是否是标准方法。 .
嗯，OHE 存储了 feature_indices_ 参数，从中你可以知道哪些分类特征被分解为哪些二元特征。

标签： machine-learning scikit-learn decision-tree

【解决方案1】：

从概念上讲，您可能希望使用符合排列重要性的方法。基本思想是，您获取原始数据集，并一次随机打乱每列 1 的值。然后，您使用模型对扰动数据进行评分，并将性能与原始性能进行比较。如果一次完成 1 列，您可以通过销毁每个变量、将其索引到损失最大的变量（将变为 1 或 100%）来评估您所遭受的性能损失。如果您可以在 1 次热编码之前对原始数据集执行此操作，那么您将获得一个将它们整体组合在一起的重要性度量。

【讨论】：