Feature Importance

Feature Importance bezieht sich auf Techniken in maschinellen Lernmodellen, die den Einflussgrad jeder Eigenschaft auf die Vorhersageergebnisse des Modells quantifizieren. Das Ziel ist es, die Bedeutung der Eigenschaften zu bewerten, um das Entscheidungsmechanismus des Modells besser zu verstehen, die Auswahl der Eigenschaften zu optimieren und die Modellleistung zu verbessern. Der Anwendungswert liegt darin, die Modellinterpretierbarkeit zu erhöhen, Geschäftsentscheidungen zu unterstützen, die Daten-Dimensionen zu reduzieren und die Recheneffizienz zu steigern.