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特征重要性分析（feature importance analysis）的方法可以帮助我们理解一个句子中每个 token 对于模型预测结果的贡献度，帮助我们理解模型的决策过程，找出哪些输入特征对于模型的输出. 特征筛选是建模过程中的重要一环。 基于决策树的算法，如random forest, lightgbm, xgboost，都能返回模型默认的feature importance，但诸多研究都表明该重要性是存在偏差的。 是. Ipa分析法是综合考量使用者 感知重要性和现状满意度 差异的策略决策工具。 1、ipa象限图 ipa象限图横轴代表重要性，纵轴则表示满意度，以两者的均值为象限划分点，使得各个分析对.
El procedimiento es muy sencillo y lo detallamos en este artículo paso a. ¿has olvidado tu contraseña de facebook y n ...
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