❓Можно ли доверять feature importance из моделей машинного обучения
Только с оговорками. Feature importance помогает понять, какие признаки влияют на предсказание, но интерпретация зависит от типа модели и метода оценки важности.
✅Что нужно учитывать
1. Важность ≠ причинность Высокое значение признака в модели не означает, что он вызывает результат — он просто помогает предсказывать его.
2. Коррелирующие признаки могут путать Если несколько признаков связаны между собой, модель может «размазать» важность между ними или отдать её только одному, что исказит интерпретацию.
3. Разные методы — разные результаты — В деревьях часто используется Gini importance или gain, но они чувствительны к масштабам. — В моделях типа XGBoost можно использовать SHAP для более надёжной оценки вклада признаков. — Линейные модели дают понятные веса, но только при отсутствии мультиколлинеарности.
✅Как подходить к анализу признаков
— Используйте несколько методов (например, permutation importance + SHAP). — Учитывайте контекст задачи и доменную экспертизу. — Не делайте выводов о «причинности» только по важности признаков — используйте дополнительные анализы.
❓Можно ли доверять feature importance из моделей машинного обучения
Только с оговорками. Feature importance помогает понять, какие признаки влияют на предсказание, но интерпретация зависит от типа модели и метода оценки важности.
✅Что нужно учитывать
1. Важность ≠ причинность Высокое значение признака в модели не означает, что он вызывает результат — он просто помогает предсказывать его.
2. Коррелирующие признаки могут путать Если несколько признаков связаны между собой, модель может «размазать» важность между ними или отдать её только одному, что исказит интерпретацию.
3. Разные методы — разные результаты — В деревьях часто используется Gini importance или gain, но они чувствительны к масштабам. — В моделях типа XGBoost можно использовать SHAP для более надёжной оценки вклада признаков. — Линейные модели дают понятные веса, но только при отсутствии мультиколлинеарности.
✅Как подходить к анализу признаков
— Используйте несколько методов (например, permutation importance + SHAP). — Учитывайте контекст задачи и доменную экспертизу. — Не делайте выводов о «причинности» только по важности признаков — используйте дополнительные анализы.
Mr. Durov launched Telegram in late 2013 with his brother, Nikolai, just months before he was pushed out of VK, the Russian social-media platform he founded. Mr. Durov pitched his new app—funded with the proceeds from the VK sale—less as a business than as a way for people to send messages while avoiding government surveillance and censorship.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn
