特征筛选是建模过程中的重要一环。 基于决策树的算法，如 Random Forest，Lightgbm, Xgboost，都能返回模型默认的 Feature Importance，但诸多研究都表明该重要性是存在偏差的。 是否有更好的方法来筛选特征呢？Kaggle 上很多大师级的选手通常采用的一个方法是 Permutation ...