Importance et permutation
Attribuer le mérite sans se mentir.
Deux mesures
Importance Gini (rapide, biaisée vers cardinalités) vs permutation sur validation (lente, honnête) : mélangez une colonne, mesurez la chute. Corrélation forte = mérite partagé et instable : regroupez avant de conclure.
from sklearn.inspection import permutation_importance
r = permutation_importance(pipe, X_val, y_val, n_repeats=10, random_state=0)
Usage
Sélection, debug de fuite (colonne trop importante = suspecte), communication. Jamais de causalité : importante ≠ cause.
Pas de correction en ligneConfrontez votre code aux résultats attendus du cours.