プロファイラー重要度ランキングXGBoost モデルを実行すると、モデルの適合詳細によって特徴重要度ランキング テーブルが生成されます。プロファイラーを実行すると、その後重要度ランキングによって予測変数の別のランキングが提供されます。同じ ML モデルで特徴がこのように異なるランキングになる理由を説明できる人はいますか?
機能選択を実行する場合、モデル ランキングとプロファイラー ランキングのどちらのランキングを選択する必要がありますか?
よろしくお願いいたします。
ルー
データの探索と視覚化Re: プロファイラー重要度ランキングあなたが言う時、 "プロファイラーを実行し、続いて重要度ランキングにより、予測変数の別のランキングが得られます。 「ここに示されている予測プロファイラー コマンドのいずれかを使用することを指しています:
Re: プロファイラー重要度ランキングはい、そうです
Re: プロファイラー重要度ランキングXGBoost と Prediction Profiler は、変数の重要度に対してまったく異なるメトリックを使用します。 XGBoost アドインは、ゲインと呼ばれる指標これは、基礎となるブースト ツリーの分割動作に基づいています。 Prediction Profiler は、リサンプリングを使用して応答変動指数予測変数に対して。 2 つの異なるランキングが必ずしも同じになるとは限りません。
