Prediction of Transverse Reinforcement of RC Columns Using Machine Learning Techniques

Table 2

Permutation feature importance of 12 features.

Model
OLS	0.64	0.21	0.24	0.01	0.11	0.05	0.02	<0.01	<0.01	0.01	0.04	0.03
Lasso	0.64	0.21	0.24	0.01	0.11	0.05	0.02	<0.01	<0.01	0.01	0.04	0.03
Ridge	0.59	0.18	0.23	0.01	0.09	0.05	0.01	<0.01	<0.01	<0.01	0.02	0.03
KNN	0.43	0.36	0.28	0.16	0.12	0.19	0.18	0.19	0.12	0.11	0.11	0.20
SVR	0.93	1.19	0.63	0.84	0.25	0.39	0.41	0.32	0.18	0.32	0.14	0.18
MLP	0.66	0.47	0.40	0.19	0.16	0.23	0.11	0.13	0.08	0.09	0.10	0.14
DT	1.23	0.40	0.37	0.62	0.25	<0.01	0.09	0.23	0.11	0.09	0.05	<0.01
RF	0.82	0.22	0.19	0.21	0.06	0.01	0.05	0.08	0.03	0.02	0.02	0.01
AdaBoost	0.47	0.08	0.12	0.05	0.04	0.02	0.02	0.01	0.01	0.01	0.02	0.01
XGBoost	0.73	0.34	0.29	0.32	0.14	0.10	0.05	0.05	0.04	0.03	0.02	<0.01
LightGBM	0.38	0.38	0.23	0.12	0.13	0.04	0.07	0.04	0.02	0.04	0.04	<0.01
CatBoost	0.45	0.36	0.20	0.13	0.11	0.07	0.06	0.05	0.04	0.03	0.03	0.01
Mean	0.66	0.37	0.29	0.22	0.13	0.10	0.09	0.09	0.06	0.06	0.05	0.05