CatBoost LossFunctionChange中的负重要性重要性值

时间:2019-04-20 21:40:24

标签: python machine-learning catboost

我正在使用CatBoost进行排名任务。我正在使用QueryRMSE作为损失函数。我注意到对于某些功能,功能重要性值是负的,我不知道如何解释它们。

在文档中说,第i个特征的重要性是通过损失(不包括第i个特征的模型)与损失(模型)之间的差来计算的。

那么特征重要性重要性值为负值意味着特征使我的损失增加了吗? 那说明什么呢?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

负重要度值意味着负数会使损失增加。这意味着您的模型无法充分利用此功能。这可能意味着您的模型不适合(迭代次数不足,并且没有充分使用该功能),或者该功能不好,您可以尝试将其删除以提高最终质量。