Boruta 是一种基于随机森林的特征选择算法。它通过比较每个特征在原始数据集和随机扰动的数据集中的重要性，来识别最有预测力的特征。Boruta 算法会迭代地评估每个特征的重要性，并逐渐构建一个只包含重要特征的模型。SHAP 值：SHAP 值是一种解释模型预测的方法，它基于博弈论中的Shapley值。SHAP 值可以量化每个特征对...
基于shap值的 borutashap 算法 它能深入挖掘数据中的隐藏信息。帮助我们更好地理解变量的重要性。这种算法具有独特的优势。能够准确识别关键的影响因素。为决策提供有力的支持。其计算过程较为复杂但有效。可以处理大量的数据。对于复杂的数据集也能应对自如。 能够揭示变量之间的微妙关系。让数据分析更加精准。为研究...
BorutaShap是一种包装器特征选择方法,它结合了Boruta特征选择算法和Shapley值。 事实证明,这种组合在速度和生成的特征子集的质量上都无法执行原始的排列重要性方法。 该算法不仅提供了更好的特征子集,而且还可以同时提供最准确和一致的全局特征等级,也可用于模型推断。 与原始R包(将用户限制为随机森林模型)不同,Boruta...
SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征,但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步,我们重复相同的过程,但使用 Boruta。 Boruta(左)选择一个特征的次数; 使用 Boruta + SHAP 选择某个特征的次数(右) 单独的标准 Boruta 在不考虑随机变量和 CustomerId 方面做得很好。 SHAP + BORUTA 似乎也能更好地减少选择过程中...