可变辍学：一种在分类和回归机器学习模型中确定功能重要性的方法，该模型旨在与scikit-learn兼容的任何模型一起使用

可变辍学 程序包提供了变量删除方法的实现，该方法可用于建立任何分类或回归模型的要素重要性。 有关完整说明，请访问。 方法说明 该功能基于两个模型的损失函数值的比较。 第一个模型是完整模型。 在第二个值中，一个变量被重新排列。 安装 git clone https://github.com/Noctiphobia/variable-dropout/ cd variable-dropout python setup.py install 如果python解析为Python 2，则将其替换为python3 。 要求 Python 3.6 scikit学习0.19.1 numpy的1.11.3