Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓ 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.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tgoop.com/ds_interview_lib/975

902 viewsMay 17 at 17:51

❓ 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.

Библиотека собеса по Data Science