sklearn(python)によるSVRの特徴量重要度の求め方

Question

当方機械学習初心者です。

pythonパッケージsklearn.svm.SVRを用いて非線形カーネルのSVRを利用した際の、入力した各々の特徴量の重要度を求めたいです。分類超平面の係数（？）が算出できれば良いのですが算出方法がわかりません！

どなたかお詳しい方、ご教授いただければ幸いです。

Answer 1

オブジェクトの属性としてはdual_coef_などが用意されていますが、変数に対応する係数ではありません。

sklearn.svm.SVC — scikit-learn 0.22 documentation

一般論として、SVMなどでカーネル法を使う場合、特徴量と結びつけてそのまま解釈することはできません。

参考：
Scikit-learnによるサポートベクターマシン
今さら聞けないカーネル法とサポートベクターマシン