特征重要性是影响预测结果的关键特征。置换重要性是一种常用方法，通过随机打乱验证数据中的某一特征列，观察预测准确度的变化来评估特征的重要性。准确度下降越多，表明该特征越重要。该方法可通过多次打乱计算平均值，以减少随机性影响。