1. shap value(Shapley Additive Explanations)

• SHAP 값(Shapley Additive Explanations)은 머신러닝 모델의 예측을 해석하기 위해 사용되는 방법 중 하나로, 각 특성이 모델의 예측에 기여하는 정도를 정량적으로 측정

2. feature importance

• featureimportances는 결정트리에서 노드를 분기할때, 해당 피쳐가 클래스를 나누는데 얼마나 영향을 미쳤는지를 표기하는 척도
• 트리기반 lgbm 같은 것은 좀 더 feature importance를 뽑기 수월함.

출처: https://tbr74.tistory.com/entry/feature-importances-피쳐-중요도 [JayD:티스토리]
https://tbr74.tistory.com/entry/feature-importances-%ED%94%BC%EC%B3%90-%EC%A4%91%EC%9A%94%EB%8F%84