在树模型中，新增一个特征后，模型性能（如metric）显著提升，但该特征在特征重要性排序中并不靠前，这种现象可以从以下几个方面进行解释：

• 特征交互作用： 树模型能够捕捉到特征间的复杂非线性关系和交互作用。可能的情况是，新增的特征虽然单独来看对目标变量影响不大，但在与其他特征结合时产生了显著的效果。例如，它可能与模型中已有的某个或某几个特征存在较强的交互效应，共同决定了决策边界或者节点分裂规则，从而提升了模型的整体性能。在这种情况下，单看该特征的重要性得分可能会偏低，因为它的重要性体现在与其它特征的协同作用中。

• 特征冗余： 如果新加入的特征与现有模型中的某个（或某些）特征高度相关或包含相似的信息，那么模型可能会将其视为冗余，分配给它的权重或重要性分数较低。尽管如此，这个“冗余”特征可能提供了略微不同的信息角度，使得模型在细微处做出更准确的区分，从而整体上提高了模型性能。

• 特征分布与模型学习机制： 树模型在进行节点分裂时，通常会选择能够最大化信息增益、基尼指数等指标的特征。如果新增特征在整个样本集上的分布较为均匀，或者其值的变化对目标变量的影响相对稳定，那么它可能不会在每个节点分裂时都贡献显著的信息增益，导致其在全局特征重要性评估中得分不高。然而，即使如此，它仍可能在某些局部节点或特定样本子集中起到了关键作用，间接提升了模型的整体表现。

• 特征重要性度量方法的局限性： 不同的树模型（如决策树、随机森林、梯度提升树等）及其对应的特征重要性计算方法（如基于基尼指数、信息增益、 permutation importance、SHAP值等）可能存在一定的局限性，可能无法完全捕捉到某些特征的真实贡献。特别是，一些全局特征重要性度量方法可能忽略了特征在特定子空间或模型深度层级中的关键作用。因此，新增特征虽然在总体重要性排名上不突出，但实际对模型性能提升有较大贡献。

• 过拟合风险与正则化： 新增特征可能导致模型复杂度增加，存在过拟合风险。为了防止过拟合，模型可能通过正则化手段（如在随机森林中限制树的深度、在梯度提升树中设置 shrinkage 参数等）降低了该特征的使用频率或影响力，从而使其在特征重要性评估中得分不高。然而，即使在这样的约束下，该特征仍可能以一种更为稳健的方式帮助模型提升了泛化能力。

综上所述，新增特征对模型性能提升有显著作用，但其在特征重要性评估中得分不高，可能是由于特征交互作用、特征冗余、特征分布特性、特征重要性度量方法的局限性，以及过拟合风险与正则化等因素导致的。理解这些因素有助于我们更全面地评估特征价值，并在模型构建和优化过程中做出合理的决策。