假设使用SVM进行分类任务,除了分类表现,还想知道哪些特征(feature)对于预测是最重要的。在线性核SVM,我们可以直接使用特征的系数来表示重要性,在使用非线性核时(我用的是默认的RBF),该如何来评估特征的重要性呢?
如何获取非线性SVM模型中特征的权重或者重要性?
假设使用SVM进行分类任务,除了分类表现,还想知道哪些特征(feature)对于预测是最重要的。在线性核SVM,我们可以直接使用特征的系数来表示重要性,在使用非线性核时(我用的是默认的RBF),该如何来评估特征的重要性呢?
试试外部的特征重要性框架?比如SHAP
SungManhin 感谢!应该可以解决我的问题!