目标置换重要性数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,特征重要性,模型评估,置换检验,数据科学,算法优化,模型解释性
数据概述：
本数据集源自Kingychiu在GitHub上发布的target-permutation-importances包。该数据集包含了一系列用于评估机器学习模型中特征重要性的置换检验结果。通过置换目标变量并重新计算模型性能，数据集提供了对每个特征在预测任务中贡献的量化评估，帮助用户理解哪些特征对模型预测具有显著影响。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型的特征选择和优化过程。研究人员和数据科学家可以利用这些置换重要性结果来识别对模型预测最为关键的特征，从而提高模型的可解释性和性能。此外，数据集也适用于教学和培训场景，帮助学习者掌握特征重要性评估的方法和技术。
