线性回归是一种常见的机器学习算法,用于建立特征与目标变量之间的线性关系模型。它通过拟合最佳的直线来预测连续型的目标变量。在线性回归中,特征重要性指的是特征对目标变量的影响程度。
为了获取特征重要性,可以使用MinMaxScaler()进行特征缩放。MinMaxScaler()是一种常用的数据预处理方法,用于将特征缩放到指定的范围内,通常是[0, 1]。通过缩放特征,可以消除不同特征之间的量纲差异,使得模型更加稳定和准确。
非常大的系数在线性回归中表示该特征对目标变量的影响非常大。具体来说,系数表示单位变化的特征对目标变量的影响程度。如果某个特征的系数非常大,说明该特征对目标变量的影响非常显著,变化一个单位的该特征会导致目标变量发生较大的变化。
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