机器学习中的特征重要性 Feature Importance
Feature Importance
闲话
几周没用CSDN，发现编辑器的字体变了。最近看了几篇讲特征重要性的文章。在这里【简要】记录一下我的总结，对不熟悉相关知识的读者做个导航。
优点
- 知道数据中的特征对预测的重要性，可以让我们对模型/数据的理解更加深刻——可解释性。
- 降维
- 特征选择——减少参数/提升效率/提升效果
主要类型
- 相关系数
一些基础的机器学习模型，例如线性回归（linear regression）、logistic regression等模型，其中的权重等可以看作是重要性 - 模型本身带来的特征重要性
类似于决策树/随机森林（Decision Tree)、XGBoost等模型，模型本身就可以输出特征重要性等信息。 - 特征扰动
对数据集中的某一类feature进行shuffle，然后在测试集上进行（多次）测试，查看模型效果的（平均）下降程度，下降的越多代表重要性越高。（优点：无需重新训练模型，独立于模型/数据。）
其他
读者还可以关注一些模型可解释性的论文。
搜索的关键词：Interpretability, explainable, causal inference, mutual information, sharpley, interpretable machine learning, XAI
- Aaron Fisher, Cynthia Rudin, and Francesca Dominici. All Models are Wrong, but Many are Useful: Learning a Variable’s Importance by Studying an Entire Class of Prediction Models Simultaneously. Journal of Machine Learning Research, 20 (177): 1-81, 2019.
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