具有相对特征重要性的机器学习模型

Posted 2023-03-12

【中文标题】具有相对特征重要性的机器学习模型

【英文标题】：Machine learning model with relative feature importance

【发布时间】：2019-11-07 17:03:42

【问题描述】：

我有大约 12 个特征，但数据不多。我想训练一个机器学习模型，但告诉它我有一些信息，其中一些特征比其他特征更重要。有没有办法做到这一点，我想出的一种方法是根据预先存在的数据生成大量数据，并包含相同的标签，从而覆盖更多的搜索空间。我希望相对特征重要性矩阵对最终特征重要性有一定的权重（例如由分类树生成）

理想情况下是这样的

相对特征重要性矩阵：

N F1 F2 F3
F1 1 2  N
F2 .5 1  1
F3 N  1   1

【问题讨论】：

这可能会有所帮助：***.com/questions/38034702/…

@JackFleeting 说得对，但探索如何以某种方式整合有关特征重要性的领域知识似乎会很有趣

【参考方案1】：

如果我理解这个问题，您希望某些功能比其他功能更重要。为此，您可以为各个特征本身分配权重，基于这些权重您希望被更多地考虑。

这个问题比较宽泛，希望能有所帮助。

【讨论】：

这就像对模型的建议，要知道我认为特征之间的相对重要性是这个矩阵

@Christo 你可以试试概率机器学习方法