03_ LightGBMのfeature_importanceを信じすぎてROIが下がった話
Qiita / 3/16/2026
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Key Points
- LightGBM の feature_importances_ が特徴量選択の指標として使われることが多いが、それを過信するとROIが低下するケースがある。
- ROIを最大化するには、単純な重要度スコアだけでなく、ビジネス指標や実世界の検証を評価指標として併用すべき。
- 重要度の解釈には注意が必要で、 permutation importance など他の手法やドメイン知識の併用が推奨される可能性がある。
- 競馬AIのような実務ケースで、モデルの解釈性と業務価値のバランスを見直す実例として示唆。
はじめに
LightGBMにはfeature_importances_というプロパティがあり、各特徴量の「重要度」を数値で確認できます。可視化も簡単で、多くの機械学習エンジニアがモデルの解釈や特徴量選択に活用しています。
しかし私は、これを信じすぎてROI（回収率）を大幅...
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