Feature importance is only defined when the decision tree model is chosen as base learner (`booster=gbtree`). It is not defined for other base learner types, such as linear learners .仅当选择决策树模型作为基础学习者(`booster=gbtree`)时,才定义特征重要性。它不适用于其他基本学习者类型,例如线...
使用模型自带的get_feature_importance方法。 model.get_feature_importance(prettified=True) 使用第三方解释库 Shap。与一般模型直接使用 Shap 有所不同,使用 model.get_feature_importance() 方法,并设置参数 type='ShapValues', 直接输出 shap_values 值,该值可直接用户输出结果值及绘制相应可视化图形。 shap_v...
将plot = ture 打开后,catboot包还提供了非常炫酷的训练可视化功能,从下图可以看到我的Logloss正在不停的下降。 训练结束后,通过model.feature_importances_属性,我们可以拿到这些特征的重要程度数据,特征的重要性程度可以帮助我们分析出一些有用的信息。 import matplotlib.pyplot as plt fea_ = model.feature_importa...
LGBMClassifier.feature_importances_函数,采用split方式计算 XGBClassifier XGBClassifier.feature_importances_函数,采用weight方式计算 XGBC. feature_importances_ importance_type="weight" # 默认 gain、weight、cover、total_gain、total_cover def feature_importances_(self): """ Feature importances property .. ...
shap_values = model.get_feature_importance(Pool(X, y),type='ShapValues') 官方也提供了教程:https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/model_analysis/shap_values_tutorial.ipynb。你可以使用进行局部可理解性操作以及获取特征重要性。 边际效应 ...
dfimportance = model.get_feature_importance(prettified=True) dfimportance = dfimportance.sort_values(by = "Importances").iloc[-20:] fig_importance = px.bar(dfimportance,x="Importances",y="Feature Id",title="Feature Importance") display(dfimportance) ...
shap_values = model.get_feature_importance(Pool(X, y), type='ShapValues') 1. 边际效应 到目前为止,这是我最喜欢的东西。随着高精度的商品化(特别是随着AutoML的兴起),当今从更深层次上了解这些高精度模型变得越来越重要。 根据经验,以下图表已成为模型分析的标准。CatBoos在它的包中直接提供它。
训练结束后,通过model.feature_importances_属性,我们可以拿到这些特征的重要程度数据,特征的重要性程度可以帮助我们分析出一些有用的信息。 执行上方代码,我们可以拿到特征重要程度的可视化结构,从下图我们发现campaign_id是用户是否点击这个广告的最关键的影响因子。
CatBoost提供了3种不同的方法:PredictionValuesChange、LossFunctionChange和InternalFeatureImportance。这里有详细的文档:https://catboost.ai/docs/conc... 局部可理解性 对于局部可理解性,CatBoost附带SHAP,SHAP通常被认为是唯一可靠的方法。 shap_values = model.get_feature_importance(Pool(X, y),type='ShapValues...
fea_=model.feature_importances_ fea_name=model.feature_names_ plt.figure(figsize=(10,10))plt.barh(fea_name,fea_,height=0.5) 执行上方代码,我们可以拿到特征重要程度的可视化结构,从下图我们发现campaign_id是用户是否点击这个广告的最关键的影响因子。