Olá pessoal,
Nesse (e em outros cursos) notamos a necessidade de encontrar valores ótimos para os hyperparametros. Em resumo, busca-se um bom "setUp" para nosso modelo. A minha duvida é a seguinte: temos como quantificar o peso de alguma feature (e.g. Características dos dados, parte do X) para saber o quanto ela contribui para um modelo de classificação ou regressão.
Por exemplo, imaginemos um contexto de eleições... onde as caracteristicas das pessoas serão mapeadas através de uma pesquisa (e.g. idade, religião, sexo, renda, escolaridade, local de residencia). Como - usando técnicas de machine learning - podemos apontar que a "RELIGIÃO E ESCOLARIDADE" foram preponderantes para um eleitor votar em determinado candidato.
Agradeço qualquer debate sobre o questionamento acima
Abs
