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特徴量重要度

特徴量重要度とは、機械学習モデルが予測を行う際に、各入力データがどれくらい結果に影響を与えたかを示す指標です。決定木やランダムフォレストなどのアルゴリズムでよく利用され、モデルの予測根拠を解釈する手助けとなります。データ分析において不要なデータの削減や、ビジネス上の意思決定の根拠として重要な役割を果たします。