递归特征消除(对所有特征具有相似的重要性)

Question

我正试图使用10个分类变量(都是相同的1到10级(来拟合一个分类变量的模型(3个级别=低、中、高(。我用随机森林运行递归特征消除(RFE(，结果是所有变量都具有相似的重要性(每个变量约10%(。我本以为会有一个主导变量，但事实并非如此。这怎么解释呢？我应该尝试不同的建模方式，还是这只是数据的本质？

PS：我运行了一个corr矩阵，所有10个特征与目标变量的相关性都很低。如果是这样的话，在相关性水平较低的情况下，我是否应该期待没有变量主导重要性？

Answer 1

从技术上讲，是的，所有属性都有可能具有同等的影响力。这种平等是否有意义只能用"平等"来回答；真知灼见"关于特定数据集或域。