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Clasificación de importancia del perfilador

Cuando se ejecuta 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 funciones en el mismo modelo de 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

Exploración y visualización de datosRe: Ranking de importancia de Profiler

Cuando tu dices, " ejecutar el generador de perfiles y, posteriormente, la clasificación de importancia da otra clasificación de las variables predictoras, " se refiere a usar uno de los comandos de Prediction Profiler que se muestran aquí:

 

Re: Ranking de importancia de Profiler

Sí

Re: Ranking de importancia de Profiler

XGBoost y Prediction Profiler usan métricas completamente diferentes para la importancia variable. El complemento XGBoost produce un índice llamado Ganancia que se basa en el comportamiento de división de los árboles potenciados subyacentes. Prediction Profiler utiliza el remuestreo para producir un índice de variabilidad de la respuesta contra la variabilidad del predictor. Las dos clasificaciones diferentes no serán necesariamente las mismas.