Al ejecutar el modelo XGBoost, los detalles de ajuste del modelo generan una tabla de clasificación de importancia de características. Al ejecutar el generador de perfiles y, posteriormente, la clasificación de importancia, se obtiene otra clasificación de las variables predictoras. ¿Alguien puede explicar esta clasificación diferente de las características en el mismo modelo ML?
¿Qué ranking tengo que elegir en caso de querer realizar una selección de características, el ranking de modelo o el ranking de perfilador?
Saludos,
Lu
