问题描述
我使用 Google AutoML 创建了许多模型，我想确保我正确解释了输出数据。这是用于预测任何给定日期的网站转化率的线性回归模型。
首先，当模型完成训练后，模型给出模型特征的重要性。这似乎告诉我哪个特征在预测目标值时最重要，但不一定是它对那个值的更大变化贡献最大？
其次，我们有一堆局部特征权重，我认为可以告诉我每个特征对预测的贡献。因此，假设跳出率的特征权重为 -0.002，我们可以说该行的跳出率将预测降低了 0.002？有没有正确的方法来聚合它，它只是范围吗？
解决方法
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