我来帮你解决这个问题——在RapidMiner里查看深度学习模型所有变量的重要性其实有几个靠谱的办法，亲测有效：

方法1：用Extract Model Information算子导出完整数据集 #

这是最稳妥的通用方法，不管你用哪个版本的RapidMiner都能生效：

• 把训练完成的Deep Learning模型连接到Extract Model Information算子的输入端口（模型输入口）
• 双击打开Extract Model Information的参数设置面板，在Information type下拉菜单里选择Variable Importance
• 运行这个算子后，它的输出端口会生成一个包含全部128个变量重要性的数据集
• 把这个输出连接到View Data算子直接查看，或者用Write CSV算子导出到本地文件，方便后续分析

方法2：调整Deep Learning报告的显示行数 #

如果不想额外加算子，也可以直接在报告里调整显示设置：

• 在结果标签页打开你的Deep Learning报告，找到变量重要性的表格
• 查看表格右上角的设置按钮（通常是齿轮图标或者下拉菜单），找类似Show all rows的选项，或者手动把Displayed rows的数值改成128（或者更大的数）
• 调整后表格就会加载并显示所有变量的重要性数据

方法3：查看模型的内部属性 #

有些版本的RapidMiner会在模型属性里直接列出完整的变量重要性：

• 在你的流程画布上，右键点击训练好的Deep Learning模型
• 选择Show Model或者Properties选项（不同版本可能命名略有差异）
• 在弹出的窗口里，找到Variable Importances相关的板块，这里通常会显示所有变量的重要性数值，而不是只截取前后10个

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tiiko