Machine learning 是否有任何方法可以找到对响应有重大影响的变量值？

我有一个数据集，它有5个变量和1个响应。变量是离散的。我想找出导致响应显著增加或减少的关键变量及其值。

您需要执行一些统计测试，以找出哪些变量最重要

如果您熟悉python，可以从scikit学习。它会给你一个分数，分数越高，特性和输出之间的联系就越紧密

此外，您可以训练一个可解释的ML模型，该模型足够强大，可以收敛，并在数据中找到模式，从中可以计算特征重要性

例如，您可以使用scikit学习。它有一个决策路径类函数，该类函数将绘制树所采用的决策路径，决策路径有一个名为特征重要性的属性，该属性使用基尼系数来计算特征的重要性

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最后但并非最不重要的一点是，您可以使用特征缩减技术，例如，它用于查找变量之间的方差，从主成分分析中，您将计算与特征相关的新主成分，从最具解释性的主成分中，您可以找到特征的重要性。请勾选此项，说明您应该知道的一切。

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最后但并非最不重要的一点是，您可以使用特征缩减技术，例如，它用于查找变量之间的方差，从主成分分析中，您将计算与特征相关的新主成分，从最具解释性的主成分中，您可以找到特征的重要性。检查这个，它解释了你应该知道的一切