Tầm quan trọng của tính năng, còn được gọi là mức độ liên quan của tính năng, là quá trình xác định giá trị tương đối của một tính năng hoặc đặc điểm cụ thể của tập dữ liệu để giải quyết một vấn đề cụ thể. Giá trị này được biểu thị dưới dạng phần trăm hoặc trọng số tương đối và được xác định bằng cách đánh giá tác động của tính năng nhất định đến hiệu suất của thuật toán.
Tầm quan trọng của tính năng là một trong những kỹ thuật chính để phân tích dữ liệu và hiểu các tính năng khác nhau ảnh hưởng lẫn nhau như thế nào và hiệu suất tổng thể của mô hình. Kỹ thuật này có thể được áp dụng cho cả mô hình được giám sát và không giám sát. Điều quan trọng là phải hiểu được sự đóng góp tương đối của các đặc điểm riêng lẻ để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình.
Để tính toán tầm quan trọng của đặc điểm, nhiều phương pháp thống kê khác nhau được sử dụng bao gồm entropy, thông tin lẫn nhau, hệ số gini, kiểm tra chi bình phương và ReliefF. Ngoài ra, các thuật toán chuyên dụng như rừng ngẫu nhiên, tăng cường và học sâu cũng có thể được sử dụng. Tầm quan trọng của tính năng cũng có thể được tính toán bằng cách sử dụng mạng thần kinh nhân tạo có thể được sử dụng để tìm các tính năng quan trọng nhất trong một tập dữ liệu nhất định.
Tầm quan trọng của tính năng là một lĩnh vực nghiên cứu và kỹ thuật học máy ngày càng trở nên quan trọng khi lượng dữ liệu có sẵn để phân tích tiếp tục tăng lên. Nó thường được sử dụng trong việc lựa chọn tính năng và kỹ thuật vì nó có thể giúp xác định những tính năng nào là quan trọng nhất trong việc giúp xác định các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác.
Tầm quan trọng của tính năng là một công cụ quan trọng giúp hiểu được sức mạnh dự đoán của các tính năng cụ thể và có thể được sử dụng để tối ưu hóa một mô hình nhằm đảm bảo nó hoạt động tốt nhất. Ngoài ra, việc hiểu tầm quan trọng của tính năng có thể giúp các kỹ sư và nhà khoa học hiểu được tác động của dữ liệu hiện có đến hiệu suất của mô hình và điều chỉnh nó cho phù hợp.
