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通过条件排列统计有效变量重要性评估
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于Shapley种群变量重要性度量的变量重要性估计器，通过随机采样减少计算复杂度，并证明了其在渐进意义下收敛的最佳速率，可以建立有效的置信区间和假设检验。在模拟实验和真实数据集上均表现出好的性能。
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关键要点
- 提出了一种基于Shapley种群变量重要性度量的变量重要性估计器。
- 通过随机采样减少计算复杂度，仅对指定数量的特征子集进行采样。
- 证明了该估计器在渐进意义下收敛的最佳速率。
- 可以建立有效的置信区间和假设检验。
- 在模拟实验和真实数据集上表现出良好的性能。
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