'gain': 此时特征重要性衡量标准为:该特征在所有的树中获取的总收益。 iteration: 一个整数,指定需要考虑的是第几轮训练的结果。如果小于0,则最佳迭代步的结果(如果存在的话)将被考虑。默认为-1。 返回值:一个numpy array,表示每个特征的重要性 .feature_name(): 获取每个特征的名字。
feature_importance(importance_type='split') imp_df["mul"] = imp_df["importance_gain"]*imp_df["importance_split"] imp_df = imp_df.sort_values(by='mul',ascending=False) imp_df.to_csv('feature_importance.csv', index=False) print(imp_df[:30]) return oof, test_predict lgb_oof, lgb...
'boosting_type':'gbdt',}# 训练模型model=lgb.train(params,train_data,num_boost_round=100)# 获取特征重要性importance=model.feature_importance(importance_type='gain')importance_df=pd.DataFrame({'feature':X.columns,'importance':importance})importance_df=importance_df.sort_values(by='importance',...
lgb.plot_importance(bst, max_num_features=10, importance_type='split') plt.title('Feature Importance (split)') # 显示特征重要性图 plt.show() # 绘制特征重要性图,按信息增益排序 lgb.plot_importance(bst, max_num_features=10, importance_type='gain') plt.title('Feature Importance (gain)') ...
feature_importance=lgb_model.feature_importance(importance_type='gain')print("Feature Importance:",feature_importance) 特征选择 根据特征重要性评估结果,我们可以选择最重要的特征用于模型训练。以下是一个简单的示例: 代码语言:javascript 复制 # 选择最重要的特征 ...
通过设置feature_fraction来使用特征子抽样。 使用更大的训练数据。 使用lambda_l1、lambda_l2和min_gain_to_split来使用正则。 尝试max_depth来避免生成过深的树。 3.LightGBM内置建模方式 内置建模方式 LightGBM内置了建模方式,有如下的数据格式与核心训练方法: ...
通过设置feature_fraction来使用特征子抽样。 使用更大的训练数据。 使用lambda_l1、lambda_l2和min_gain_to_split来使用正则。 尝试max_depth来避免生成过深的树。 3.LightGBM内置建模方式 内置建模方式 LightGBM内置了建模方式,有如下的数据格式与核心训练方法: ...
通过设置feature_fraction来使用特征子抽样。 使用更大的训练数据。 使用lambda_l1、lambda_l2和min_gain_to_split来使用正则。 尝试max_depth来避免生成过深的树。 3.LightGBM内置建模方式内置建模方式 LightGBM内置了建模方式,有如下的数据格式与核心训练方法: ...
EFB算法全称是Exclusive Feature Bundling,即互斥特征绑定算法。 EFB算法可以有效减少用于构建直方图的特征数量,从而降低计算复杂度,尤其是特征中包含大量稀疏特征的时候。 在许多应用场景下,数据集中会有大量的稀疏特征,这些稀疏特征大部分样本都取值为0,只有少数样本取值非0。
在求split时,对于category类型的feature,算的是"按是否属于某个category值划分"的gain,它的实际效果就是类似one-hot的编码方法。 在最近的一个项目中,我第一直觉认为商品ID应该是和商品销量高度相关的特征,对商品ID进行one-hot后,在输出的feature importance中该特征得分非常高,也符合我的直觉。但是最终结果却变差了...