Я не говорю о выборе функций здесь. Представьте, что вы выбрали свою модель (любую регрессионную модель) и свои возможности и довольны тем, что у вас есть, и хотите сделать регрессию. После выполнения регрессии вы хотите провести тест значимости ваших функций, чтобы определить, какой из них был более важным в вашей регрессионной модели.
Насколько мне известно, в Scikit-Learn / Tensorflow нет команды для этого для любой из регрессионных моделей, пожалуйста, исправьте меня, если вы знаете какую-либо из них. Только для случайного леса вы можете получить его, как показано ниже:
regr_rf = RandomForestRegressor(n_estimators=10, max_depth=max_depth, random_state=10)
regr_rf.fit(X_train, Y_train)
importances = list(regr_rf.feature_importances_)
print("features importance is", importance)
Так что было бы лучшим способом сделать это вручную для других регрессионных моделей? Хотите удалить функции по одному и идти дальше?