feature_importance
CatBoost feature-importance топ-N в формате Шелестова.
Усредняем PredictionValuesChange (native) по всем 5 сидам ансамбля, добавляем русское описание из feature_labels_ml.json. Пишем statistics/tables/feature_importance.csv:
rank,feature,importance,label
Запуск:
python ml/src/feature_importance.py \
--artifacts ml/artifacts \
--out statistics/tables/feature_importance.csv \
--top 20
Functions
|
- feature_importance.main() None[исходный код]