特征重要性你一般怎么看？树模型的 gain 重要性和 permutation importance 各有什么局限？

面试官在考什么

考察对特征重要性度量偏差的认知，避免误用

GBDT/XGBoost/LightGBM决策树特征工程

回答框架 · 前两步

1. gain 重要性基于训练集分裂增益，偏向高基数/取值多的特征，且在训练集上度量为乐观
2. permutation importance 在验证集上打乱特征看指标下降，能反映泛化贡献，但对相关特征会低估（打乱后信息仍可由相关特征提供）

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