Модели с машинным обучением можно использовать не только для прогнозов на основе новых данных, но и для лучшего понимания соотношения между входными признаками и результирующей целью. Хорошо подобранная функция f позволяет ответить на серьезные вопросы о связи между имеющимися переменными. Например:
• какие из входных признаков сильнее всего связаны с целевой переменной?
• это позитивные или негативные связи?