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Classifica dell'importanza del profiler

Quando si esegue il modello XGBoost, i dettagli di adattamento del modello generano una tabella di classificazione dell'importanza delle funzionalità. Quando si esegue il profiler e successivamente la classifica di importanza fornisce un'altra classifica delle variabili predittive. Qualcuno può spiegare questa diversa classificazione delle funzionalità nello stesso modello ML?

Quale classifica devo scegliere nel caso in cui voglia effettuare una selezione delle funzionalità, la classifica del modello o la classifica del profiler?

Saluti,

Lu

Esplorazione e visualizzazione dei datiRe: Classifica importanza Profiler

Quando dici, " l'esecuzione del profiler e successivamente la classifica di importanza fornisce un'altra classifica delle variabili predittive, " ti riferisci all'utilizzo di uno dei comandi di Prediction Profiler mostrati qui:

 

Re: Classifica importanza Profiler

Sì, certamente

Re: Classifica importanza Profiler

XGBoost e Prediction Profiler utilizzano metriche completamente diverse per importanza variabile. Il componente aggiuntivo XGBoost produce un file indice chiamato Guadagno che si basa sul comportamento di scissione degli alberi potenziati sottostanti. Il Prediction Profiler utilizza il ricampionamento per produrre un indice di variabilità della risposta contro la variabilità predittiva. Le due diverse classifiche non saranno necessariamente le stesse.