抱歉，这个问题的标题含糊不清。我的问题是，有没有办法比较机器学习算法中使用的特征（或属性）？我使用朴素贝叶斯分类器进行二元分类，总共包含 6 个特征。我想将这些特性相互比较，并按照它们在模型中的重要性的优先顺序列出特性（该特性的重要性）。例如，我们使用信息增益或基尼指数来决定特征在 CART 中的有效性。我如何在朴素贝叶斯中进行比较？我读过混淆矩阵和 f 度量，但它们擅长定义模型的优劣而不是特征。