machine-learning - 保留模型中的所有特征都是积极的

Question

最近我尝试建立一个模型来分析我的应用程序功能的重要性和效果。

特征是关于用户行为的，包括用户浏览过的页面、用户点击过的按钮等等。

在我的线性模型中，我发现几乎所有的特征都有积极的影响。换句话说，用户越活跃，用户留下的概率就越高。

在这种情况下，广告也成为了一种积极的特征。

看过多个广告的用户比那些没有看过任何广告的用户更有可能留下来，因为他们在我的应用上更加活跃。

所以我想知道如何设计指标来评估每个功能的实际效果。

Answer 1

主成分分析是您所需要的。它按照对模型的影响对特征进行排序。 本文可以帮助您熟悉它。