Profiler重要性排名執行 XGBoost 模型時，模型的適配細節會產生特徵重要性排名表。運行分析器時，隨後的重要性排名會給出預測變數的另一個排名。有人可以解釋同一機器學習模型中特徵的不同排名嗎？
如果我想執行特徵選擇，我必須選擇哪個排名，模型排名還是分析器排名？
問候，
魯
數據探索和視覺化回复：Profiler 重要性排名當你說， ”運行分析器和隨後的重要性排名給出預測變量的另一個排名， " 您指的是使用此處顯示的 Prediction Profiler 命令之一：
回复：Profiler 重要性排名是的，我願意
回复：Profiler 重要性排名XGBoost 和 Prediction Profiler 使用完全不同的指標來衡量變量的重要性。 XGBoost 插件產生一個稱為增益的指數這是基於底層提升樹的分裂行為。 Prediction Profiler 使用重採樣來生成一個反應變異指數反對預測變量。 兩個不同的排名不一定相同。
