如何通过机器学习检测哪些数据影响功能的结果？

Question

首先，我将说明我有一个像;

这样的数据集的场景

ProductID，ProductType，MachineID，MachineModel，MachineSpeed，RejectDate，RejectVolume等。

我想找出哪个字段是我的RejectVolume增加的原因？此外，在该方案中，所有产品都具有RejectVolume。我的意思是RejectVolume非零，并且有连续但不同的值。多亏了这一点，我可以认识到原因并找到降低RejectVolume值的解决方案。

你能给我任何关于创建模型的想法吗？ 谢谢。

Answer 1

您想查看Feature Selection methods。

在这种情况下，您可以使用Linear Regression开始Lasso进行功能选择。这是通过连续增加套索正则化项来完成的，这将减少不重要特征的权重，使您具有影响最大的特征。