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排列特征重要性
功能介绍
支持用户传入一批数据样本，并据此计算各个特征的排列重要性（permutation importance）。
基本原理为，对输入的数据样本，首先完成一次推理，将评估指标作为baseline。将数据的某一特征在行数据之间随机混洗，评估预测效果，并计算指标的下降值，并以此评估特征的重要性。当混洗某一列特征，导致预测效果与baseline有较大下降时，则说明此列特征重要性较高。此处使用r2_score作为回归任务的评估指标。
注意：输入的数据需包含预测目标列的真值，且数量大于1000，以便更精确地计算预测效果指标。
另外，融合推荐回归预测大模型提供两种特征重要性，分别为模型权重特征重要性和排列特征重要性，对两种特征重要性的详细说明参见《用户指南》“使用API调用预测大模型 > 排列特征重要性”部分。
URI
POST /v1/{project_id}/infer-api/proxy/service/{deployment_id}/perm-feat-importance
获取URI方式请参见请求URI。
请求参数
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
X-Auth-Token |
是 |
String |
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 |
|
Content-Type |
是 |
String |
发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 |
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
X-Apig-AppCode |
是 |
String |
API Key值。 用于获取操作API的权限。API Key认证响应消息头中X-Apig-AppCode的值即为API Key。 |
|
Content-Type |
是 |
String |
发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 |
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|---|
|
data |
是 |
Array |
含义和表4中的data参数相同。注意，排列特征重要性接口除提供各特征名及特征值外，还需提供预测目标列的列名及其真值（即示例中的target项），且数据数量大于1000，以便准确计算预测效果指标。 |
|
fi_args |
是 |
Dict |
参数解释： 特征重要性的参数，包含num_shuffle_sets、sample_num字段。 约束限制： num_shuffle_sets，非必填，Integer类型，代表采样混洗次数，越大则结果越准确，但耗时更高。 sample_num，非必填，Integer类型，代表单次采样混洗数据量，越大则结果越准确，但耗时更高。 取值范围： num_shuffle_sets，要求>=1，建议>=5。 sample_num，要求>=1000，建议>=3500。 默认取值： num_shuffle_sets，默认值为1。 sample_num，默认值为1000，当用户不传入此参数，或大于data数量时，直接使用全部数据，不进行采样。 |
响应参数
状态码： 200
|
参数 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|
|
feature_importance |
Array |
降序排列的各特征重要性，每项为[特征名, 特征重要性分值]。 |
|
cost_time |
Long |
计算耗时。 |
状态码： 400
|
参数 |
参数类型 |
描述 |
|---|---|---|
|
error_code |
String |
错误码。 |
|
error_msg |
String |
错误信息。 |
请求示例
{
"data": [
{
"feature_1": xx,
"feature_2": xx,
...
"feature_n": xx,
"target": 0,
},
...
{
"feature_1": xx,
"feature_2": xx,
...
"feature_n": xx,
"target": 1
}
],
"fi_args":{
"num_shuffle_sets": 1,
"sample_num": 1000
}
}此处data列表的长度至少为1000，建议通过以下代码根据csv文件生成请求体（DATA_NUM为从csv文件中采样数据的数量）：
import random
import json
import pandas as pd
ENCODING_TYPE = "utf-8"
DATA_NUM = 1200
data_path = "path/to/xxx.csv"
df = pd.read_csv(data_path, encoding=ENCODING_TYPE)
data_list = df.to_dict("records")
data_list = random.sample(data_list, DATA_NUM)
request_data = {
"data": data_list,
"fi_args": {
"num_shuffle_sets": 1,
"sample_num": 1000,
}
}
request_str = json.dumps(request_data)
print(request_str)响应示例
{
"cost_time": 4.322,
"feature_importance": [
["feature_2", 0.15]
...
["feature_17",0.001]
]
}状态码
请参见状态码。
错误码
请参见错误码。
