你用随机森林（500 棵树、默认参数）做特征筛选，输出的重要性排名里，一个连续特征 A 排第一，重要性是第二名的 3 倍。但你把 A 整列打乱后重新评估，模型 AUC 只掉了 0.002。请解释这个矛盾，并说明你会用什么方式重新评估特征重要性。
面试官在考什么
考察候选人是否知道随机森林默认重要性（MDI）的偏差来源，以及能否用对泛化有意义的指标替代它。
回答框架 · 前两步
- 随机森林默认输出的是 MDI（基于不纯度下降的重要性），它是在训练集上统计的、并且对连续／多取值特征有偏好：连续特征的分裂点候选多、被选中的机会多，每次分裂都能带来一点不纯度下降，累加起来就很大。
- 打乱 A 后 AUC 几乎不变，说明 A 对泛化贡献很小，MDI 排第一是过拟合到训练集噪声造成的虚高，两者并不矛盾。
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延伸阅读
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