lightGBM所代表的集成树模型,优点特别明显,就是快且质量不低,用于量化非常合适。关键它可以筛选因子。 01 重点因子筛选 get_feature_importance()就可以把因子的打分倒序列出来。 可以看出96和26两个因子得分最高。 这两个因子的公式如下: 当天的动量与成交量的动量之间30日的相关性: Corr($close/Ref($close,1)...
模型训练完成后,我们可以调用训练模型的plot_importance函数来获取特征的重要性。 plt.figure(figsize=(12,6)) lgb.plot_importance(model, max_num_features=30) plt.title("Featurertances") plt.show() 保存feature importance booster = model.booster_ importance = booster.feature_importance(importance_type='...
feature importance #ax = lgb.plot_tree(bst, tree_index=3, figsize=(40, 20), show_info=['split_gain'])ax=lgb.create_tree_digraph(bst)filename='project7-5.png'withopen(filename,'w')asf:f.write(ax._repr_svg_())ax
importlightgbmaslgb# 定义数据集train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)# 定义参数params = {'objective':'regression','metric':'mse', }# 训练模型num_round =100lgb_model = lgb.train(params, train_data, num_round)# 获取特征重要性feature_importances = lgb_model.feature_importance()...
.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。
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...
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...
defget_feature_importance(model):returnpd.DataFrame({"feature":model.feature_name(),"importance":model.feature_importance()}).sort_values(by="importance",ascending=False) 整体看来,重要的特征还是比较符合直觉的。尤其值得注意的是,全局特征排名非常靠前。这说明我们在 1.2 中加入全局特征是非常有意义的。
# feature importances print('Feature importances:', list(gbm.feature_importance())) 1. 2. 3. 4. 5. 2.5 继续训练 # continue training # init_model accepts: # 1. model file name # 2. Booster() gbm = lgb.train(params, lgb_train, ...
我正在尝试运行我的 lightgbm 进行功能选择,如下所示;初始化# Initialize an empty array to hold feature importancesfeature_importances = np.zeros(features_sample.shape[1])# Create the model with several hyperparametersmodel = lgb.LGBMClassifier(objective='binary', boosting_type = 'goss', n_...