Как ранжировать признаки

Для ранжирования признаков можно использовать несколько методов:

1. Feature Importance из моделей (например, RandomForest):

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
importances = model.feature_importances_

2. Коэффициенты линейных моделей (LogisticRegression, LinearRegression):

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
coefs = abs(model.coef_[0])

3. Статистические методы:

• ANOVA (для классификации)
• Корреляция с целевой переменной (для регрессии)

4. Permutation Importance (универсальный метод):

from sklearn.inspection import permutation_importance
result = permutation_importance(model, X_test, y_test, n_repeats=10)

5. SHAP значения (интерпретируемость):

import shap
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X)

Лучше комбинировать несколько методов для более надежного результата. Важно масштабировать данные перед использованием методов, основанных на коэффициентах. Для категориальных признаков стоит применять one-hot encoding или target encoding.