決定木の特徴量重要度の計算方法 – TauStation概要 scikit-learnのDecisionTreeClassificationモデルにfeature_importances_というパラメーターがある。このパラメーターは1次元配列で、特徴量番号に対する重要度が実数で格納されている。 このfeature_importances_について、公式ドキュメントでは以下のように書かれている。 The importance of a feature is computed as the (normalized) total reduction of the criterion brought by that feature. It is also known as the Gini importance. ～特徴量の重要度は、対象とする特徴量から得られた基準値の減少分の（正規化された）合計値。ジニ重要度としても知られている。～ と書かれているが
