L'importance des variables mesure la contribution de chaque feature aux prédictions d'un modèle, par exemple la baisse d'impureté cumulée pour les arbres. Elle aide à interpréter et à simplifier le modèle, mais l'importance basée sur les arbres peut être biaisée en faveur des variables à nombreuses valeurs ou corrélées.
Exemple
modele.feature_importances_