# 计算每个变量对结果变量的显著性for feature in X_traincolumns X_temp = X_testcopy X_tempfeature = X_tempfeaturesamplefrac=1reset_indexdrop=True y_pred_temp = rfpredict_probaX_temp 1 printffeature absy_pr

日期: 2024-08-08 17:06:55

标签: 科技

遍历每个特征列，使用 for 循环
复制 X_test 数据集，用于替换每个特征列的数据
对当前特征列的数据进行随机重排，使之成为一个新的数据集
使用随机重排后的数据集进行预测，得到预测结果 y_pred_temp
计算预测结果 y_pred_temp 与原始预测结果 y_pred 的差值的绝对值的平均值，作为该特征列对结果变量的显著性评估指标
输出每个特征列的显著性评估结果，包括特征列名称和对应的显著性指标值

$# 计算每个变量对结果变量的显著性for feature in X_traincolumns X_temp = X_testcopy X_tempfeature = X_tempfeaturesamplefrac=1reset_indexdrop=True y_pred_temp = rfpredict_probaX_temp 1 printffeature absy_pr$

原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/htF1 著作权归作者所有。请勿转载和采集!