请问这个原理是啥呀？
是的，训练集和测试集的划分和随机数种子对模型的特征重要性有一定影响。不同的划分方式可能会导致模型对不同特征的重要性的评估不同，因为模型在训练时可能会更加关注某些特定的特征。同时，由于机器学习算法通常都包含随机性，所以使用不同的随机数种子可能会导致模型学习到的内容不同，从而导致特征重要性的评估不同。
尽管如此，大部分情况下特征重要性的排序是相似的。这是因为模型通常会对更重要的特征更加关注，所以它们的重要性往往会比较高。当然，这并不意味着排名完全一样，但是大多数情况下排名都是相似的。
望采纳
在机器学习中，特征重要性的model.feature_importance表示的是给定数据集中每个特征对预测目标的重要程度。这个重要程度可以通过计算特征与目标的相关系数或者使用特定的机器学习算法来计算。
训练集和测试集的划分以及random_state的设置会影响最终得到的特征重要性的值，因为大部分模型（xgboost/lightgbm/randomforest/catboost等）都是基于数据集分裂计算出重要度的，数据集切分会带来微弱的差别，所以结果只会有差别。不影响它们总体的排序，是因为切分还是随机的，数据分布总体一致，又因为特征重要性的排序依赖于特征与目标之间的相关性，这个相关性是不会受到训练集和测试集划分以及random_state设置的影响。所以总体序是没什么差别的。
排序大部分相同说明你的数据分布是比较稳定的。 模型的重要性是你本次训练用到的数据集有关，你不同的random_state 或者不同的切分比例，最终影响的是训练用到的数据不同。 比如决策树重要性是在每个节点的信息增益有关，线性模型其实重要性就是它的系数，都是跟训练集有关的。
在计算特征重要性时，使用的数据集（包括划分方法和 random_state）可能会对结果产生影响。这是因为特征重要性模型是根据训练数据和预测结果来计算的，所以不同的数据集和划分方法可能会得到不同的结果。
不过，您提到的排序结果相似的情况可能是因为特征重要性模型可能会将相似的特征排在相似的位置，即使它们在不同的数据集上计算得出。这也是为什么大部分情况下排序结果是相似的，即使训练数据和划分方法不同。