Permutation Importanceとは、機械学習モデルにおける各特徴量の重要度を客観的に評価するための手法です。モデルが学習済みである前提で、特定の特徴量をシャッフルした際にモデルの性能がどれだけ低下するかを測定し、特徴量の重要度を算出します。
"* [statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html)\n", " * [statsmodels.api](https://www.statsmodels.org/stable/api.html#statsmodels-api)\n", "* [numpy ...
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