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Scikit learn sklearn模型特征、重要性和方法是否同等重要？_Scikit Learn_Regression - Fatal编程技术网
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Scikit learn sklearn模型特征、重要性和方法是否同等重要？

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Scikit learn sklearn模型特征、重要性和方法是否同等重要？,scikit-learn,regression,Scikit Learn,Regression,假设我们试图根据过去销售价格的时间序列预测推土机的销售价格。在众多功能中，有两个是yearMade和saleYear 我对模型进行了培训，并使用model.feature\u importances\u方法来了解每个特征的重要性及其对预测价格的贡献 问题是： 在计量经济学和回归分析中，有一个名为“其他同等”的概念，根据该概念，每个特征的系数显示每个特征的重要性，控制其他特征（其他同等） 例如，在推土机销售中，saleYear显然与yearMade高度相关。yearMade的变化可以直接影响销售价

假设我们试图根据过去销售价格的时间序列预测推土机的销售价格。在众多功能中，有两个是
yearMade
和
saleYear

我对模型进行了培训，并使用
model.feature\u importances\u
方法来了解每个特征的重要性及其对预测价格的贡献

问题是：

在计量经济学和回归分析中，有一个名为“其他同等”的概念，根据该概念，每个特征的系数显示每个特征的重要性，控制其他特征（其他同等）

例如，在推土机销售中，
saleYear
显然与
yearMade
高度相关。
yearMade
的变化可以直接影响销售价格，也可以通过与
saleYear
的相关性间接影响

我想知道
feature\u importances\u
方法是否能捕捉到这种相关性