Permutation Importance

Permutation Importance とは、ある特徴量の値をランダムに入れ替え、そのとき性能がどれだけ落ちるかで重要度を測る手法です。

値をシャッフルすれば、その特徴量は意味のない情報になります。それで精度が大きく下がるなら、モデルはその特徴量に頼っていたと分かります。

どんなモデルにも使えて考え方も分かりやすい一方、相関の強い特徴量が複数あると重要度を正しく測れない点に注意が必要です。