課程主要是在於更好的優化data transform的時候data本身的優化處理：
Permutation importance：通過隨機排列參數，凸顯出哪些feature才是更重要的：隨機排列之後，對validation影響比較大的是比較重要的，而幾乎沒什麽影響的就是不重要的；
Partial plots：查看不同的feature對預測的影響結果；結果很直觀；
Shap values：查看所有的feature對預測的影響結果；結果可以得出多個推導；
查了一下partial plots和shap values到底有什麽區別：
https://medium.com/@scottmlundberg/good-questions-21052a61b808
partial plots：通過改變參數來改變預測結果的方式，來判斷feature的重要性的；
Shap values：通過測試某些feature對特定sample的影響的方式，來判斷feature的重要性；
guopengzhen
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