1樓：EricG
我覺得可能有這麼幾個思路可以考慮：
如果是線性模型的化，可以看標準化以後的係數；線性回歸中，自變數的係數表示自變數變化乙個單位時，因變數變化的大小；係數越大，自變數對因變數的影響越大，也就越重要。但是必須是標準化以後的係數——比如你用克作為質量的單位，和用千克作為質量的單位，回歸出來的係數差了1000倍，但是你不能說前者所代表的變數更重要
也可以看每乙個變數對的影響；比如，先剔除第1個變數，擬合乙個模型，得到乙個 值；然後再把第1個變數加入到模型中重新擬合，得到乙個新的 ；對所有的自變數都做一遍；看看哪個變數對 的影響最大——對 的影響越大，說明這個變數越重要
XGBoost或者LGBM模型中自帶的feature importance 功能
請各位大牛們再補充...
2樓：大資料小生
算出了具體權重的，權重就是重要性排序。
沒有算出具體權重的，可以把其他特徵都去掉，只留下乙個特徵去用LR做訓練、算訓練集的AUC。每個特徵都這樣做一次，比較auc的大小排序，就能知道該特徵的特徵重要性排序。
3樓：斐波那契
舉個例子，對於線性回歸
fit<-lm(y~x1+x2+x3)
使用R語言，檢視模型的詳細資訊
summary(fit)
檢視每乙個自變數(就是x1,x2,x3)產生的偏差佔總體偏差的比例，即單個自變數的R^2，值越大，說明對因變數y的影響越大。
至於模型解釋原始資料效果的好壞，用總的R^2來評價，越接近1，說明模型解釋性越好。
如何評判乙個量化模型是否可行？
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