一、特征重要性：模型决策的“指南针” 在机器学习模型中，特征重要性用于量化输入变量对预测结果的贡献程度，是模型可解释性的核心指标。传统方法如基于树模型的“基尼重要性”或“信息增益”，虽能快速计算特征权重，……
