给定一个具有 100 个 X 特征变量和 10 个预测 Y 变量的假设数据集 {S}。
| X1 | ... | X100 | Y1 | …… | Y10 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | .. | 2 | 3 | .. | 4 |
| 4 | .. | 3 | 2 | .. | 1 |
假设我想提高 Y1 的准确性。我准备约束/删除输入变量以提高准确性。我将如何寻找使 Y1 比需要的变量更大的罪魁祸首？
例如，我发现 X49 与 Y1 的变化幅度最大，并且在约束它之后 Y1 拟合得更好。
我将如何找到它的X49？
编辑：我正在寻求敏感性分析的方法。不决定需要删除哪些变量。假设所有 100 个 X 变量都很重要，但有些需要限制（例如 X49）