Оценка важности признаков (Feature Importance) позволяет определить, какие признаки вносят наибольший вклад в предсказательную способность модели. 1 Это помогает улучшить модели машинного обучения несколькими способами:

• Повысить производительность. 1 Удаление шумовых признаков позволяет сократить вычислительные затраты при обучении. 1
• Улучшить интерпретируемость результатов. 1 Расчёт коэффициентов важности даёт представление о конкретной модели и о том, какие столбцы являются наиболее и наименее важными при прогнозировании. 4
• Уменьшить количество входных признаков. 4 Удаление функций с самыми низкими оценками важности может упростить моделирование, ускорить процесс и, в некоторых случаях, повысить производительность модели. 4
• Обнаружить проблемы в данных. 1 Если признак неожиданно получает очень высокую значимость, это может указывать на утечку целевой переменной или другие аномалии, требующие внимания. 1
• Учесть сложные зависимости. 2 Генерация новых признаков, например путём вычисления разниц, произведений или логарифмов, помогает выделить важные зависимости. 2
• Упростить модель. 2 Например, вместо использования нескольких исходных признаков создать один новый, который объединяет их важные характеристики. 2 Это помогает уменьшить количество параметров и снизить вероятность переобучения. 2

Важно понимать, что значимость признаков — относительная метрика, которая зависит от конкретной модели. 1 Признак может быть критически важным для одного алгоритма и практически бесполезным для другого. 1