정형데이터 분석에서 feature importance와 permutation importance
1. introduction target 변수를 예측하는데 얼마나 유용한지에 따라 feature에 적절한 점수를 할당하여 중요도를 측정함 model-specific한 방법은 머신러닝 모델 자체에서 feature importance를 계산하게 해주는 기능을 제공함 model-agnostic한 방법은 머신러닝 모델에서 제공하는 기능에 의존하지 않고 모델을 학습한 후에 적용되는 feature importance를 계산하는 방식 2. boosting tree model-specific feature importance 2-1) LightGBM training된 LightGBM class에 feature_importance를 호출함 importance_type을 인자로 받는데 기본값은 'split'으로 tree ..
