🗂 Почему важно учитывать порядок признаков в табличных данных, даже если большинство моделей вроде бы инвариантны к нему

Хотя многие алгоритмы (например, деревья решений) действительно не чувствительны к порядку колонок, сам порядок может влиять на всё, что вокруг модели:
— на предобработку (например, при стандартизации пакетами или сохранении схемы);
— на обратную совместимость при обновлении моделей;
— на работу в продакшене, где порядок может нарушиться при сериализации/десериализации.

Более того, некоторые модели (особенно нейронные сети для табличных данных) могут использовать позиционную информацию, особенно если данные подаются как последовательность. А при autoML или feature selection шаги могут зависеть от начального порядка, если нет явной нормализации.

Библиотека собеса по Data Science