查找PLS模型中每个原始描述符的总体贡献

Question

scikit学习的新手。我正在使用v 20.2。我正在开发PLS回归模型。我想知道每个原始预测变量/描述符在预测响应中的重要性。 scikit-learn为学习的PLS模型返回的不同矩阵（X_loadings，X_weights等）为每个PLS组件提供了与描述符相关的值。但是我正在寻找一种方法来计算/可视化模型中每个功能的总体重要性/贡献。有人可以帮我吗？ 另外，什么矩阵可以显示分配给最终线性模型中每个PLS分量的系数？

谢谢， 扬尼克

Answer 1

模型的coef_函数应将每个描述符贡献给响应变量。