有没有办法用梯度增强来量化自变量的影响？

Question

我被要求使用渐变增强或随机森林运行模型。然而，到目前为止这么好，根据变量重要性返回的唯一输出是基于变量用作分支规则的次数。我现在被要求基本上获得系数或以某种方式量化变量对目标的影响。 有没有办法用梯度增强模型做到这一点？我的其他想法是要么只使用在常规决策树或GLM或常规回归模型中作为分支规则被起诉的变量。

任何帮助或意见将不胜感激！非常感谢！

Answer 1

只是为了确保没有误解：SAS实施决策树/梯度提升（至少在EM中）使用基于拆分的变量重要性。

基于分割的重要性不计算分割数。 它是平方和减少一个变量（特定于该变量的所有分裂的总和）与模型中所有分裂所实现的平方和的减少之比。

如果您使用代理规则，高度相关的变量将获得大致相同的值。