1樓：EricG
我覺得可能有這麼幾個思路可以考慮：
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自變數更重要
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：馬屁哥哥
elasticnet只是結合了L1範數和L2範數的正則項吧，各變數的權重解釋依然還是線性回歸那一套，比如weight的大小，相關係數，單變數下模型精度什麼的。
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