AI代码解释 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...
train_data=catboost.Pool(data=X_train,label=y_train)# 获取特征重要性评估 feature_importance=model.get_feature_importance(data=train_data,type='LossFunctionChange')# 打印特征重要性得分fori,scoreinenumerate(feature_importance):print(f'Feature {i}: {score}') 4.构建分类器 代码语言:javascript 代码...
plt.plot(range(1, len(model.train_iterations)+1), model.train_iterations, 'o-')plt.title('CatBoost training iterations')plt.xlabel('Iteration')plt.ylabel('Train loss')plt.show()```2. 特征重要性可视化CatBoost提供了`get_feature_importance`函数,用于获取特征的重要性。我们可以利用该函数输出每个...
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...
plot_feature_importance([feature_name]) Shap Values(SHAP解释)虽然不是 CatBoost 直接提供的,但可以与 SHAP 库结合,生成复杂的特征贡献解释图,如 SHAP 柱状图或 SHAP 决策图。 import shap # 初始化 SHAP 解释器 explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(test_pool.get_X(...
#Create list for cat featurescat_features = list(range(0, X.shape[1]))print(cat_features)#Create feature importancefeaturep = model.get_feature_importance(prettified=True)SHAP特征重要性的结果如下：通过可视化可以非常清晰的看到哪些值对模型的影响最大 虽然不是每个特征在一个方向上都有重要性那么...
is.null(colnames(X_pred)) ) if (!inherits(X_pred, "catboost.Pool")) { X_pred <- catboost.load_pool(X_pred) } S <- catboost.get_feature_importance(object, X_pred, type = "ShapValues", ...) pp <- ncol(X_pred) + 1L baseline <- S[1L, pp] S <- S[, -pp, drop = ...
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/concepts/fstr.html 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...
feature_importances_ random_seed_ CatBoost参数详解 通用参数: loss_function损失函数,支持的有RMSE,Logloss,MAE,CrossEntropy,Quantile,LogLinQuantile,Multiclass,MultiClassOneVsAll,MAPE,Poisson。默认RMSE。 custom_metric训练过程中输出的度量值。这些功能未经优化,仅出于信息目的显示。默认None。
y = data['target']# 定义Pool对象pool = Pool(X, label=y)# 定义模型model = CatBoostClassifier()# 训练模型model.fit(pool)# 获取特征重要性feature_importance = model.get_feature_importance(pool)# 打印特征重要性print("Feature Importance:", feature_importance) ...