PythonのKerasを使用したニューラルネットワークの重要度のグラフ

Question

私はpython（3.6）anaconda（64ビット）スパイダー（3.1.2）を使用しています。私はすでに回帰問題（1つの応答、10変数）のためにkeras（2.0.6）を使ってニューラルネットワークモデルを設定しました。 Kerasは、機能の重要性を抽出するためのあらゆる機能を提供していない現時点では

def base_model(): 
    model = Sequential() 
    model.add(Dense(200, input_dim=10, kernel_initializer='normal', activation='relu')) 
    model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal')) 
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer = 'adam') 
    return model 

clf = KerasRegressor(build_fn=base_model, epochs=100, batch_size=5,verbose=0) 
clf.fit(X_train,Y_train) 

Answer 1

：私はそうのような機能の重要性チャートを生成することができますどのように思っていました。 Keras: Any way to get variable importance?

または関連GoogleGroup：

あなたは、この前の質問を確認することができますFeature importance

スポイラー：GoogleGroup誰かがこの問題を解決するためのオープンソースプロジェクトを発表しました。..で