ケラスの重要性

Question

私は以下の質問があります。私はKerasとのニューラルネットワークを作りました。それは私のdataFrameの部品です。 私のデータフレームは、次のようになります。

Id   MainCl Class  Other Options... 
    1016178069 0  30  1    
    1016178012 0  25  0    

マイ結果ベクトルは私に結果を分類することができますどのクラスに確率を与えます。 例：メインの質問に今

Prob_isClass_A Prob_isClass_b 
0.756686   0.243314 
0.999843   0.000157006 
0.999818   0.000182159 

： は結果に責任がある機能の最も高い確率を取得する方法はありますか？ ように：私はあなたの質問を理解していれば

Prob_isClass_A Prob_isClass_b  Most_Probability_Reason Probability 
0.756686   0.243314   Main_CL_Feature   0.75 
0.999843   0.000157006   Class_Feature    0.8 
0.999818   0.000182159   Other_Option_Feature  0.7 

Answer 1

、あなたは別に...

機能の重要性はkerasによってサポートされていないすべてのサンプルの特徴の重要性の最初のような何かをしたいです。あなたはそれのようなものの木モデルを見なければなりません。さらに、あなたは何かをもっと必要とし、私が言うことができる限り、まだ実装されておらず、おそらく存在しないでしょう。