변수 중요도 (Feature Importance)는 각 변수가 모델이 하나의 값을 정확히 예측 또는 분류하는데 얼마나 중요한지를 나타내는 지표다. 예를 들면 매출 변화에 날씨, 계절 등등 여러 변수들이 얼마나 영향을 끼치는지를 나타낸 수치다. 그래서 예측 및 분류모델에 따라 피처 중요도를 계산 방법이 조금씩 다르다. 가장 일반적인 측정방법은 다음과 같다. ▶ Decision Trees (의사결정 나무)의사결정 나무 모델에서의 변수 중요도는 각 변수가 결과값을 얼마나 잘 분류하는데 기여했는지를 계산한다. 특정 변수를 사용한 분류로 인해 발생하는 불순도의 감소(예: 지니 불순도 감소 또는 엔트로피 감소 등 기준은 여러 가지가 될 수 있다)가 클수록 해당 변수의 중요도가 높게 평가된다.▶ Random Fo..
