假设我们有
我需要以某种方式表明变量在某些指标中更重要，我不知道哪一个可能是好的。我考虑过分析该函数的偏导数，但我认为这不是一个好方法，因为人们只会看到一些通过表面的受限路径。
另一种方法是在某个感兴趣的领域进行蒙特卡罗模拟（它存在，实际上是一个现实世界的问题），并看到函数值的方差增加更多不同的 x 固定另一个变量而不是相同的模拟固定的。
在某种程度上，可以将此函数视为模型，我需要计算变量重要性，它也可能是一种方法。
但我真的很困惑如何解决这个问题。
欢迎任何指标或某种方法！
非常感谢你！
开始的方法是直观地理解是什么让某些变量变得重要。
例如，函数的输出值可能在很大程度上取决于该变量的值（因此输出和该变量之间的相关性会非常高）。
另一个例子是使该变量为零并测量原始函数和新函数之间的相关性（例如，它将表现出低相关性）。
还有一种方法是计算函数相对于每个变量的变化率（导数）的变化率（导数），并查看该变量的小扰动对函数输出的影响程度。
类似的其他方法也是可能的。由于您有函数 wrt 的公式，因此上述方法之一很好。
变量/特征重要性没有一致的通用度量标准，但是可以根据手头的问题采取各种方法。
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