如何识别影响预测结果的特征?

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【中文标题】如何识别影响预测结果的特征?【英文标题】:How to identify what features affect predictions result? 【发布时间】:2021-10-15 01:34:49 【问题描述】:

我有一张表格,其中包含用于构建一些模型来预测用户是否会购买新保险的特征。在同一张表中,我有属于该模型预测的第 1 类(将购买)和第 0 类(不会购买)的概率。我不知道使用什么样的算法来构建这个模型。我只有它的预测概率。

问题:如何识别影响这些预测结果的特征? 我需要建立相关矩阵或进行任何测试吗?

表格示例:

+---------+-----+-----------+---------+--------+-----------+--------+---------+-------------+------------+
| user_id | age | car_price | car_age | income | education | gender | crashes | probability | true_labes |
+---------+-----+-----------+---------+--------+-----------+--------+---------+-------------+------------+
| 1       | 29  | 15600     | 3       | 20000  | 3         | 1      | 1       | 0.23        | 0          |
+---------+-----+-----------+---------+--------+-----------+--------+---------+-------------+------------+
| 2       | 41  | 43000     | 1       | 65000  | 2         | 0      | 1       | 0.1         | 0          |
+---------+-----+-----------+---------+--------+-----------+--------+---------+-------------+------------+
| 3       | 39  | 23500     | 5       | 43000  | 3         | 1      | 0       | 0.46        | 1          |
+---------+-----+-----------+---------+--------+-----------+--------+---------+-------------+------------+
| 4       | 19  | 12200     | 3       | 13000  | 1         | 1      | 0       | 0.34        | 1          |
+---------+-----+-----------+---------+--------+-----------+--------+---------+-------------+------------+
| 5       | 68  | 21900     | 2       | 31300  | 3         | 0      | 1       | 0.85        | 1          |
+---------+-----+-----------+---------+--------+-----------+--------+---------+-------------+------------+

【问题讨论】:

【参考方案1】:

你可以建立一个像this这样的模型。

x = 您拥有的功能。 y = true_lable

从中您可以提取特征重要性。 另外,如果你想加倍努力,你可以做Bootstrapping,这样特征重要性会更稳定(统计)。

【讨论】:

好主意。谢谢!

以上是关于如何识别影响预测结果的特征?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

测量随机森林回归器中每个预测器特征重要性对目标值的影响(量化)(目标值的提升或下降)

线性回归案例:波士顿房价预测

做统计特征需要注意的事项

机器学习算法:波士顿房价预测 | 黑马程序员

第五周学习--卷积网络识别含义多重性验证

XGB:展示每个预测结果的各特征概率