Feature Importance

Feature Importance是指在机器学习模型中，量化各个特征对模型预测结果影响程度的技术。其目标是通过评估特征的重要性，帮助理解模型决策机制，优化特征选择，提升模型性能。应用价值在于增强模型可解释性，支持业务决策，减少数据维度，提高计算效率。