plot_tree( tree_idx=0, pool=pool # 对于一个需要使用独热编码的特征,"pool" 是一个必须的参数 ) 第一棵树只包含一个由"OneHotFeature"特征产生的分裂。这种分割将"Sex=female"的对象放在左边,而"other"的对象放在右边。 OnlineCtr model.plot_tree(tree_idx=1, pool=pool) 02 Ordered Boosting 经典...
max_depth=2, verbose=False, max_ctr_complexity=1, random_seed=42, iterations=2).fit(pool) model.plot_tree( tree_idx=0, pool=pool # 对于一个需要使用独热编码的特征,"pool" 是一个必须的参数 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 第一棵树只包含一个由"OneHotFeature"...
在训练CatBoost模型时,我们可以通过设置`verbose_eval`参数来打印训练过程中的信息。可以使用`plot_tree`函数绘制决策树,以便更好地理解模型的训练过程与决策逻辑。```pythonimport matplotlib.pyplot as pltfrom catboost import CatBoostClassifier, Poolfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selectio...
plot(cat_shap,show_boxplots=FALSE) 个体SHAP图展示每个特征对个体预测的贡献度,从图中我们可以看出,ADAPE、LDHPE和Gender 对预测的贡献度较大。 4.2 CP图 cat_cp <- predict_profile(cat_exp, new_observation = df[2,]) plot(cat_cp,subtitle="") CP图展示特征对预测的影响情况,图中圆点表示样本2 ...
拟合模型时,CatBoost还可以通过设置来使用户可视化plot=true: 它还允许您执行交叉验证并使过程可视化: 同样,您也可以执行网格搜索并将其可视化: 我们还可以使用CatBoost绘制树。这是第一棵树的情节。从树上可以看到,每个级别的叶子都在相同的条件下被分割,例如297,值...
tree_depth = tune() ) %>% set_engine("catboost") %>% set_mode("classification") 3、模型优化 3.1 设置参数 cat_param <- extract_parameter_set_dials(cat_mod) # 提取超参数 metri <- metric_set(roc_auc) # 调优准则 3.2 参数调优
Tree Ensemble 集成学习 : 单个CART回归树过于简单,可以通过多个CART回归树组成一个强学习器 预测函数,样本的预测结果=每棵树预测分数之和 目标函数: 正则项是由叶子结点的数量和叶子结点权重的平方和决定。 XGBoost目标函数: Obj 目标函数也称为结构分数(打分函数),代表当指定一个树的结构的时候,我们在目标上最多...
拟合模型时,CatBoost还可以通过设置来使用户可视化plot=true: 它还允许您执行交叉验证并使过程可视化: 同样,您也可以执行网格搜索并将其可视化: 我们还可以使用CatBoost绘制树。这是第一棵树的情节。从树上可以看到,每个级别的叶子都在相同的条件下被分割,例如297,值> 0.5。
拟合模型时,CatBoost还可以通过设置来使用户可视化 plot=true: 它还允许您执行交叉验证并使过程可视化: 同样,您也可以执行网格搜索并将其可视化: 我们还可以使用CatBoost绘制树。这是第一棵树的情节。从树上可以看到,每个级别的叶子都在相同的条件下被分割,例如297,值> 0.5。
拟合模型时,CatBoost还可以通过设置来使用户可视化plot=true: 它还允许您执行交叉验证并使过程可视化: 同样,您也可以执行网格搜索并将其可视化: 我们还可以使用CatBoost绘制树。这是第一棵树的情节。从树上可以看到,每个级别的叶子都在相同的条件下被分割,例如297,值...