我这里不是在谈论功能选择。想象一下，您已经选择了模型（任何回归模型）和功能，并对自己拥有的东西感到满意，并且想要进行回归。进行回归后，您想对特征进行显着性测试，以查看在回归模型中总体上哪个更重要。
据我所知，在Scikit-Learn / Tensorflow中没有执行此操作的命令，对于任何回归模型，如果有任何已知的请对我进行纠正。仅对于随机森林，您可以按以下方式获取它：
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)
那么对于其他回归模型手动执行此操作的最佳方法是什么？是否想一个接一个地删除功能？