lofo方法

lofo方法
LOFO，全称为Leave One Feature Out，是一种特征重要性绘制方案。

它的基本思路是，通过迭代地从特征集合中删除一个特征，并基于选择的度量，使用选择的验证方案评估模型的性能来计算一组集合特征的重要性。

LOFO的基本步骤为：先输入所有的特征，基于所有的特征评估包含全部特性的模型的效果；一次迭代删除一个特性，重新训练模型，并在验证集上评估其效果；然后记录每个特征重要性的平均值和标准偏差。

如果我们不传入任何模型，LOFO默认运行的模型是LightGBM。

此外，LOFO还有一些特点：
1. 可以较好的泛华到未知测试集。

2. 对带来负面效果的特征会给予一个负的值。

3. 可以对特征进行分组，特别适用于高维特征，如TFIDF或ONE-HOT特征。

4. 可以自动对高度相关的特征进行分组，以防止低估其重要性。

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