درک اهمیت ویژگی در یادگیری نظارت شده برای شناسایی اینکه کدام متغیرهای بیشتر بر پیش بینی های مدل تأثیر می گذارند، ضروری است. روش های مختلف برای ارزیابی اهمیت ویژگی وجود دارد، هر کدام با مزایای و برنامه های آن، تکنیک های مشترک را بررسی می کند و نمونه هایی برای روشن کردن استفاده از آنها فراهم می کند.

روش های محاسباتی (Competiment for Computing)

روش های مختلفی برای تعیین اهمیت ویژگی، از جمله روش های خاص مدل و مدل آگنوستیک استفاده می شود.این تکنیک ها به تفسیر مدل ها و بهبود عملکرد خود با برجسته کردن ویژگی های تاثیرگذار کمک می کنند.

روش های مدل سازی-Specific Method

روش های خاص مدل به الگوریتم های خاص طراحی شده اند، به عنوان مثال، درختان تصمیم گیری و مدل های گروه مانند جنگل های تصادفی، اقدامات کاربردی از اهمیت ویژگی را بر اساس اینکه چگونه اغلب ویژگی ها برای تقسیم داده ها و کاهش نتیجه در ناتوانی استفاده می شود، ارائه می دهند.

روش های تشخیص دهنده مدل-Agnostic

تکنیک های آگنوستیک مدل را می توان به هر مدل پیش بینی کننده اعمال کرد.اهمیت جهش یک روش رایج است که افزایش خطای پیش بینی را اندازه گیری می کند، زمانی که ارزش های یک ویژگی به طور تصادفی خراب می شوند، این نشان می دهد که مدل به این ویژگی بستگی دارد.

نمونه هایی از ویژگی I Matter Calculation

فرض کنید یک مدل تصادفی جنگل برای پیش بینی قیمت خانه آموزش دیده است. امتیازات مهم داخلی نشان می دهد که ویژگی ها، مانند فیلم های مربع یا مکان، بیشتر بر پیش بینی های جایگزین تاثیر می گذارد، اهمیت جهش می تواند پس از آموزش مدل برای اعتباربخشی به این یافته ها استفاده شود.

  • اهمیت درخت تصمیم بر اساس کاهش فقر
  • امتیازهای تصادفی جنگل
  • اهمیت جهش برای ارزیابی آگنوستیک مدل
  • ارزش های SHAP برای تجزیه و تحلیل دقیق مشارکت