特徴重要度

特徴重要度（Feature Importance）とは、機械学習モデルにおいて各特徴が予測結果に与える影響の程度を数値化する技術のことです。その目的は、モデルの決定プロセスを理解し、特徴選択を最適化し、モデルの性能を向上させることです。特徴重要度の応用価値は、モデルの解釈性の向上、ビジネス意思決定の支援、データ次元の削減、および計算効率の改善にあります。