Ссылка в этом посте об использовании treeinterpreter для понимания того, как каждая функция в древовидном классификаторе влияет на предсказания модели.
Кевин показал вклад каждой функции для каждой из3 класса в наборе данных радужной оболочки
Мне интересно, что означают положительные и отрицательные значения для каждого вклада функции?
например: что означает значение -0.43939394 для функции petal length, если это проблема классификации, а не проблема регрессии?
Из того, что я прочитал , что если это проблема регрессии, отрицательные значения означают, что это приведет к тому, что прогнозируемый результат будет ниже, а более высокое значение будет выше.
Кроме того, в sklearn важность функции представляет среднее значение уменьшенной примеси Как определяются feature_importances в RandomForestClassifier? .То же самое в этом случае для положительных значений?