model.fit(X_train,y_train,eval_set=(X_validation, y_validation),plot=True) 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...
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_values = model.get_feature_importance( pool...
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_values = model.get_feature_importance( pool...
model.fit(X_train,y_train,eval_set=(X_validation,y_validation),plot=True) 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。 training 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...
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。
catboost.get_feature_importance(model) ## [,1] ## Seniority 13.704942 ## Home 4.409678 ## Time 4.220234 ## Age 2.819654 ## Marital 1.347322 ## Records 11.865015 ## Job 10.489621 ## Expenses 4.141522 ## Income 16.671911 ## Assets 7.982805 ...
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。
plot(cat_roc) AUC的值为1,表现出极好的区分性能。 变量重要性 cat_imp <- catboost.get_feature_importance(cat_model) cat_imp ## [,1] ## Gender 3.748060 ## Age 6.866954 ## Fever 6.585276 ## Cough 1.071762 ## ChestPain 6.051192 ## WBCPE 6.714626 ...
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。 training 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。
(经过该特征划分所涉及的样本比重最大),这样可以通过对比各个特征所划分的样本比重的一个期望值来评估特征的相对重要性,而在随机森林中,通过对于不同树的特征的期望取一个平均可以减小评估结果的方差,以供特征选择;在sklearn中这些评估最后被保存在训练好的模型的参数featureimportances里,是各个特征的重要性值经过...