其次,特征重要性分析有助于我们理解模型的预测逻辑和决策过程,从而提高模型的解释性。最后,特征重要性还可以用于指导模型的调优过程,例如通过调整特征权重或引入新的特征来改进模型的性能。 五、总结与展望 XGBoost和LightGBM作为两种流行的梯度提升树算法库,在特征重要性评估方面表现出了优秀的性能。通过对这两种算法的原...
改进的模型性 能减少过度拟合 更快的训练和推理 增强的可解释性 决策树模型通过在节点上选择最佳的特征来进行划分,这个选择过程可以提供特征的相对重要性度量。scikit-learn的决策树模型中可以使用 feature_importances_ 属性来获取特征的重要性得分。需要注意的是,决策树模型的特征重要性是相对的,它们是在给定数据集和...
$S$是特征子集,$x$是样本特征值,$val_x(S)$是针对集合S特征值的预测,$p$是总的特征数; 1. $val(S)$的计算 接下来用一个小案例介绍如何在树中计算SHAP值,其实最关键的就是$val(S)$的计算,同上面的例子,假如只有一颗树,特征只有$A,B$,其构成的树如下,且对$A,B$的预测结果也为右上角叶子节点值...
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那么OOB是怎么做到可以对特征重要性进行排序的呢,先用训练好的模型对OOB数据进行打分,计算出AUC或其他业务定义的评估指标;接着对OOB数据中的每个特征:(1) 随机shuffle当前特征的取值;(2) 重新对当前数据进行打分,计算评估指标;(3)计算指标变化率。按照上面方式,对每个特征都会得到一个变化率,最后按照变化率排序来...
这棵树总的不纯减少量为4.262+1.281+0.883=6.426 经过归一化后,各特征的重要性分别如下: f1_importance = 4.262/6.426=0.663 f2_importance = 0 f3_importance = 1.281/6.426=0.2 f4_importance = 0.883/6.426=0.137 使用代码跑出来的特征重要性如下
该特征带来的信息增益的总量(需要经过标准化). 也被称为基尼重要性. XGBoost https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html XGBoost weight: 该特征被选为分裂特征的次数. gain: 该特征的带来平均增益(有多棵树). cover: 该特征对每棵树的覆盖率. ...
使用sklearn里决策树的包，以及iris的数据集，使用基尼系数作为切割点划分依据 f1 = 0.49*7 - 0.375*4 + 0.5*2 + 0.444*3 = 4.262 f2 = 0 f3 = 0.459*14 - 0.49*7 - 0.245*7 = 1.281 f4 = 0.245*7 - 0.444*3 + 0.375*4 - 0.5*2 = 0.883 ...
This function plots feature importances forsklearn models https://www.kaggle.com/grfiv4/plotting-feature-importances feat_imp = pd.DataFrame({'importance':clf.feature_importances_}) feat_imp['feature'] = X_train.columns feat_imp.sort_values(by='importance', ascending=False, inplace=True) ...
完成以下操作:1、读取波士顿房价数据集并进行预处理;2、采用LASSO进行降维(重要性排前5的5个特征);2、使用Sklearn的决策树回归工具进行建模,分别对降维(5个特征)及全部特征进行建模,其中决策树的深度在(1,30);3、输出决策树的分裂结果并进行可视化,以及分析第2步降维前后及不同深度的模型性能;4、建立决策树回归...