我读过这个问题：我如何解释 XGBoost 重要性的输出？关于三种不同类型的特征重要性：频率（在 Python XGBoost 中称为“权重”）、增益和覆盖。

在我的例子中，我有一个特性，性别，它基于频率度量的重要性非常低，但它是迄今为止基于增益和覆盖度量的最重要的特性。

我知道性别对于我的预测应该很重要。如果我只绘制性别与目标的关系，则存在明显的相关性。我并不惊讶它是最重要的功能。我只是想知道为什么它不被视为基于频率度量的重要功能。