Why our #1 LightGBM feature by importance made predictions worse [D]

En 3 lignesUn modèle LightGBM de régression quantile pour la prédiction de prix a classé une feature encodée (Bayesian target encoder) #1 en importance, mais l'ablation sur 4 seeds × 3 variantes a révélé une régression de +0.28pp MAPE. Le signal appris était du bruit irréductible (facteurs non observés), non généralisable.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain