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机器学习PAI中feature selection生成的特征重要性中mean_drop_p的含义是?

机器学习PAI中请教个问题:feature selection生成的特征重要性中mean_drop_p的含义是?这个值越大特征越重要吗?

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冰激凌甜筒 2023-04-25 17:09:21 357 0
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  • 公众号:网络技术联盟站,InfoQ签约作者,阿里云社区签约作者,华为云 云享专家,BOSS直聘 创作王者,腾讯课堂创作领航员,博客+论坛:https://www.wljslmz.cn,工程师导航:https://www.wljslmz.com

    mean_drop_p指的是在特征选择过程中,每个特征被随机删除后,模型性能的平均下降百分比。它反映了该特征对模型性能的重要程度,mean_drop_p越大,说明该特征在模型中的重要性越高。

    2023-04-25 21:57:49
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  • mean_drop_p的含义是特征被丢弃的概率,越大代表丢弃概率越大,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

    2023-04-25 19:28:10
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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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