Как заказчик может понять, что признак незначим без использования feature importance в модели черный ящик?

Если модель — «черный ящик» и нет встроенного механизма feature importance, заказчик может оценить значимость признака через экспериментальные методы:

• Удаление признака: убрать признак из данных и посмотреть, насколько ухудшится качество модели. Если качество не меняется или меняется незначительно, признак можно считать незначимым.

• Перемешивание признака (permutation importance): случайно перемешать значения признака в тестовой выборке и измерить падение метрики. Малое падение укажет на низкую значимость.

• Анализ корреляции: если признак сильно коррелирует с другими, его влияние может быть избыточным.

Таким образом, без внутренней интерпретации модели можно использовать внешние методы оценки влияния признаков на результат.