Пермутационная важность переменных измеряет, насколько увеличивается ошибка предсказания модели, когда значения признака случайно перемешиваются. Она не зависит от конкретного типа модели и помогает оценить, насколько признак влияет на предсказательную производительность.
A type of variable importance that evaluates the increase in the prediction error of a model after permuting the feature's values. Permutation variable importance is a model-independent metric.