决策树里面变量的重要性和节点不一致

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比如一个变量节点出现在前面，但是重要性却排在最低。这样的话，如何解释？

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关键词：是重要性 决策树 重要性 如何解

这是IBM官网的解释，个人感觉有些启发。在某些情况下，模型块中显示的预测变量重要性图表可能似乎给出与“特征选择”节点相似的结果。当特征选择基于每个输入字段与特定目标（与其他输入无关）的关系强度对输入字段进行排序时，预测变量重要性图表将显示此特定模型中各个输入的相对重要性。因此，在筛选输入时使用特征选择可能较为保守。例如，如果 工作职务和 工作类别与薪资的关系强度相同，特征选择就会指示这两者都很重要。但在建模时，还需考虑交互性和相关性。这样，当两个输入的大部分信息都相同时，您可能会发现仅使用了两个输入之一。在实际应用中，特征选择对预筛选最有用，特别是处理包含大量变量的较大数据集时，而预测变量重要性在微调模型时更为有用。