varImp函数没有给出正确的输出

我有131个变量，其中我想要获取建模的重要变量。我对所有变量运行决策树，然后使用caret::varImp来计算变量的重要性，但输出不合适。以下是我的代码和输出。varImp函数没有给出正确的输出

VarImpModel <- rpart(Final_Churn_Flag~.,data=InputData, method = 'class') 
varImp(VarImpModel) 

       Overall 
OnnetAmount 35354.00 
TotalARPU  188.96940 
Onnet_Fix_AR 144.85092 
Age   2.59406

所需的输出 - 我想要的是什么：

   Overall 
OnnetAmount 100.00 
TotalARPU  88.96 
Onnet_Fix_AR 44.85 
Age   22.59

为什么它没有被绑定到100？如何做？

来源

2016-06-12 user3326459

是否添加参数'varImp（VarImpModel，scale = TRUE）'得到你以后的输出？ – dww

对varImp.rpart的帮助表明，此方法对类'rpart'不使用scale参数'## S3方法：varImp（（object，surrogates = FALSE，competes = TRUE，...））'。如果您确定这是您想要的，您可以随时自行调整结果，但如果您这样做，可能会丢失一些对原始值有用的信息？ – dww

因为您已经在使用caret我建议您也从caret::train内训练您的模型，因为这给您提供了更多选择（例如在重采样中） - 并且作为副作用，根据需要缩放变量的重要性它：

> m <- train(x = iris[,1:4], y = iris[,5], method = 'rpart', trControl = trainControl('repeatedcv', number = 10, repeats = 20)) 
> varImp(m) 

rpart variable importance 

      Overall 
Petal.Width 100.00 
Petal.Length 97.57 
Sepal.Length 33.53 
Sepal.Width  0.00

来源

2016-06-14 17:07:00 geekoverdose

varImp函数没有给出正确的输出

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