深度学习的兴起，使得各种复杂的NN网络应用变得流行。但是，对于这些黑盒的模型，我们一般很难知晓哪些特征对模型的学习比较重要, 即对缺乏特征重要性的解释。这里,我们会介绍一些主流的方法，来计算模型特征的重要性。 Tree_base 树模型的解释性一般要优于NN模型，因为书模型的学习是可解释的，大多数Tree模型也都带有查看特征重要性的接口，以xgboost为例: xgboost如何用于特征选择: 缺点: 无法迁移到NN模型上。……

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