AI 词汇表
人工智能完整词典
200
个类别
2,608
个子类别
30,011
个术语
个术语
全局重要性
衡量特征对整个模型预测集合的影响程度，反映其对整体性能的平均贡献。
个术语
局部重要性
评估特征对单个预测的具体影响，帮助理解每个特定案例的决定性因素。
个术语
平均不纯度减少 (MDI)
基于树模型的特征重要性指标，计算每个特征在分裂过程中带来的平均不纯度（基尼系数或熵）减少量。
个术语
平均准确率下降 (MDA)
一种特征重要性评估技术，通过移除或置换特征时模型性能的下降程度来衡量重要性，在随机森林中使用袋外误差。
个术语
变量重要性图
按特定指标降序排列特征重要性的可视化图表，便于快速解读。
个术语
模型无关可解释性
适用于任何机器学习模型的解释方法，无需访问模型内部结构或特定参数。
个术语
递归特征消除 (RFE)
一种特征选择技术，根据给定标准迭代消除最不重要的特征，直至达到最优变量数量。
🔍