importance_type : str, 默认值:"split" "split":分裂次数,也就是模型一共用了多少次这个特征 "gain", 每次使用这个特征,产生的信息增益之和
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...
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。 '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。
lgb.plot_metric(results) lgb.plot_importance(gbm,importance_type ="gain") #=== #五,保存模型 #=== printlog("step5: saving model ...") model_dir ="data/gbm.model" print("model_dir: %s"%model_dir) gbm.save_model("data/gbm....
importance_type:如果是split那么他返回的结果就是被使用过的特征,如果是gain那么返回的结果就是全部的特征 params: bagging_fraction:和bagging_freq同时使用可以更快的出结果 lightgbm.cv: 当用回归的时候应该把stratified设为false 错误 Unknown label type: 'continuous'" ...
n_jobs=-1,silent=True,importance_type='split')model.fit(X_train,y_train,eval_metric='l2',eval_set=[(X_train,y_train),(X_eval,y_eval)],eval_names=['train','evals'],early_stopping_rounds=50,verbose=500,categorical_feature=categorical_feature)model.predict(test_x)model.predict_proba(...
subsample_for_bin=200000, objective=None, class_weight=None, min_split_gain=0.0, min_child_weight=0.001, min_child_samples=20, subsample=1.0, subsample_freq=0, colsample_bytree=1.0, reg_alpha=0.0, reg_lambda=0.0, random_state=None, n_jobs=-1, silent=True, importance_type='split', *...
all_data["FireplaceQu"] = all_data["FireplaceQu"].fillna("None")# 与物业相连的街道的英尺数,缺失值用均值代替all_data["LotFrontage"] = all_data.groupby("Neighborhood")["LotFrontage"].transform(lambdax: x.fillna(x.median()))forcolin('GarageType','GarageFinish','GarageQual','GarageCond'...
LGBMRegressor(boosting_type='gbdt', class_weight=None, colsample_bytree=1.0, importance_type='split', learning_rate=0.05, max_depth=-1, min_child_samples=20, min_child_weight=0.001, min_split_gain=0.0, n_estimators=20, n_jobs=-1, num_leaves=31, objective=None, random_state=None, reg...
importance_type split,gain 特征重要性计算方式,split统计特征使用次数,gain统计特征的贡献 koreapy.tistory.com/m/7 lightgbm.readthedocs.io 发布于 2023-04-12 11:46 赞同1添加评论 分享收藏喜欢收起张荣 关注 Boosted Trees 论文笔记:XGBoost: A Scalable Tree Boosting System ...