feature_importances_:一个数组,形状为[n_features]。如果base_estimator支持,则他给出每个特征的重要性。 oob_score_:一个浮点数,训练数据使用包外...。feature_importances_:一个数组,形状为[n_features]。如果base_estimator支持,则他给出每个特征的重要性。 oob_score_:一个浮点数,训练数据使用包外估计时...
clf.feature_importances_#查看特征重要性 features=X.columns#获取特征名称 importances=clf.feature_importances_#获取特征重要性 #整理成二维表格,并按特征重要性降序排列 importances_df=pd.DataFrame() importances_df['特征名称']=features importances_df['特征重要性']=importances importances_df.sort_values...
cv = model_selection.KFold(n_splits=n_splits, shuffle=True, random_state=42) val_scores = [0] * n_splits sub = submission['id'].to_frame() sub['visitors'] = 0 feature_importances = pd.DataFrame(index=X_train.columns) for i, (fit_idx, val_idx) in enumerate(cv.split(X_tra...
# 特征重要度print('Feature importances:', list(gbm.feature_importances_)) # 网格搜索,参数优化estimator = LGBMClassifier(num_leaves=31)param_grid = {'learning_rate': [0.01, 0.1, 1],'n_estimators': [20, 40]gbm = GridSearchCV(estimator, param_grid)gbm.fit(X_train, y_train)print('Be...
print( Feature importances: , list(gbm.feature_importances_)) # 网格搜索,参数优化 estimator = LGBMClassifier(num_leaves=31) param_grid = { learning_rate : [0.01,0.1,1], n_estimators : [20,40] } gbm = GridSearchCV(estimator, param_grid) ...
set(font_scale = 5) sns.barplot(x="Value", y="Feature", data=feature_imp.sort_values(by="Value", ascending=False)[0:num]) plt.title('LightGBM Features (avg over folds)') plt.tight_layout() plt.savefig('lgbm_importances-01.png') plt.show() 原文由 rosefun 发布,翻译遵循 CC BY...
feature_importances = grid_search.best_estimator_.feature_importances_ sorted(zip(feature_importances, attributes), reverse=True) 1. 2. 有了这些信息就可以尝试删除不太有用的特征。 通过测试集评估系统 final_model = grid_search.best_estimator_ ...
print('Feature importances:', list(gbm.feature_importances_)) # 网格搜索,参数优化 estimator = LGBMClassifier(num_leaves=31) param_grid = { 'learning_rate': [0.01, 0.1, 1], 'n_estimators': [20, 40] } gbm = GridSearchCV(estimator, param_grid) ...
本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估,并提供相应的代码示例。加载数据首先,我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。...= lgb_model.feature_importance(importance_type='gain') print("Feature Impor...
.feature_importance(importance_type='split', iteration=-1): 获取特征的importance 参数: importance_type: 一个字符串,给出了特征的importance衡量指标。默认为'split'。 可以为: 'split': 此时特征重要性衡量标准为:该特征在所有的树中,被用于划分数据集的总次数。