数学建模思考（1）

类型一：选取特征

　　如果想要知道哪些变量比较重要的话。可以通过模型的feature_importances_方法来获取特征重要性。

　　一般情况下，不同的衡量准则得到的特征重要性顺序会有差异。通过多种评价标准来交叉选择特征，若一个特征在不同的评价标准下都是比较重要的，那么该特征对label有较好的预测能力。

　　评价特征重要性的方法：PermutationImportance。若将一个特征置为随机数，模型效果下降很多，说明该特征比较重要；反之则不是。

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