Недавно для я озадачился проектом — создать автономного ML‑агента для табличных данных. На этапе отбора признаков логика Feature Selection казалась очевидной. Агент строит быстрый бейзлайн на LightGBM, смотрит на feature_importances_ , отсекает часть и вперёд. Агент после работы отчитался…
Почему дефолтный Feature Importance в бустинге врёт
Это краткое изложение. Полный текст материала доступен на сайте источника.