我知道决策树具有由 Gini 计算的 feature_importance 属性，它可用于检查哪些特征更重要。
但是，对于在 scikit-learn 或 Spark 中的应用，它只接受数字属性，因此我必须将字符串属性转换为数字属性，然后对其进行单热编码器。当特征被放入决策树模型时，它是0-1编码而不是原始格式，我的问题是，如何解释原始属性的特征重要性？在尝试解释特征重要性时，我应该避免单热编码器吗？
谢谢。
最佳答案
从概念上讲，您可能希望使用具有排列重要性的东西。基本思想是，您获取原始数据集，并一次随机打乱每列 1 的值。然后，您使用模型对扰动数据进行评分，并将性能与原始性能进行比较。如果一次完成 1 列，您可以通过销毁每个变量，将其索引到损失最大的变量(将变为 1 或 100%)来评估您所受到的性能影响。如果您可以在 1 热编码之前对原始数据集执行此操作，那么您将获得一个将它们整体分组在一起的重要性度量。
关于machine-learning - 用于决策树的one-hot encode后如何解释特征重要性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/40047343/