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8.5 Permutation Feature Importance | Interpretable Machine Learning 이 글은 위 문서를 번역, 요약한 내용입니다. Permutation Feature Importance Permutation Feature Importance (순열 피처 중요도) feature values (실제 결과와 그 feature 사이의 관계를 끊는 (즉, 무작위로 섞어서 관계 없게 만든다는 뜻))를 permuted(바꿔 넣은) 후 모델 예측 error 증가를 측정하여 실제 error와 비교 1. Theory 이론은 간단하다. 피처를 바꿔 넣은 후 모델의 예측 오차의 증감을 계산하여 중요도를 측정한다. 모델이 예측을 위해 피처에 의존했으므로 오차가 증가했을 경우 그 피처는 중요..