lightgbm.plot_importance(): 绘制特征的重要性。 lightgbm.plot_importance(booster, ax=None, height=0.2, xlim=None, ylim=None, title='Feature importance', xlabel='Feature importance', ylabel='Features', importance_type='split', max_num_features=None, ignore_zero=True, figsize=None, grid=True,...
lgb.plot_importance(model,importance_type=“gain”,figsize=(7,6),title=“LightGBM Feature Importance(Gain)”)基于训练的LightGBM模型生成特征重要性图。它将重要性类型指定为“gain”,该类型基于使用每个特征在决策树中进行分割所获得的准确性增益来计算特征重要性。它还设置图片大小并提供打印标题。 lgb.plot_i...
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='...
from xgboost import XGBRegressor from xgboost import plot_importance xgb = XGBRegressor() xgb.fit(X, Y) plt.figure(figsize=(20, 10)) plot_importance(xgb) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 2.3 SFS序列前向选择算法(Sequential Forward Selection) 基于随机森林回归器(RandomFore...
使用LightGBM的plot_importance函数可重新绘制特征重要性。 利用lgb.DatasetAPI 在大数据集上进行分块读取,提升速度。 在调优阶段考虑使用贝叶斯优化,快速找到最佳参数。 兼容性处理 处理不同版本间的兼容性问题时,我们需要关注运行时差异。 # 适配层实现importlightgbmaslgbdefadaptable_function(data):try:# 尝试使用新...
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....
函数:lgb.plot_importance() 说明:绘制特征的重要性排名图,通常以特征的增益或覆盖度为度量标准。可以直观地看到哪些特征对模型预测最具影响力。 2.学习曲线图 函数:lgb.plot_metric() 说明:绘制训练过程中评估指标(如损失函数、AUC、准确率等)随迭代次数的变化情况。可用于观察模型是否过拟合、欠拟合,以及何时达到...
lgb.plot_importance(gbm, max_num_features=10)#max_features表示最多展示出前10个重要性特征,可以自行设置plt.show()print('Plot 3th tree...')#画出决策树,其中的第三颗lgb.plot_tree(gbm, tree_index=3, figsize=(20, 8), show_info=['split_gain']) ...
本篇内容ShowMeAI展开给大家讲解LightGBM的工程应用方法,对于LightGBM原理知识感兴趣的同学,欢迎参考ShowMeAI的另外一篇文章**图解机器学习 | LightGBM模型详解**。 1.LightGBM安装 LightGBM作为常见的强大Python机器学习工具库,安装也比较简单。 1.1 Python与IDE环境设置 ...
LightGBM本文首先应用主成分分析构建财务困境预测指标体系,再运用SMOTE算法对两类公司样本数据进行平衡处理.在此基础上,提出一种基于贝叶斯优化的LightGBM财务困境预测模型,同时利用plotimportance()函数刻画该模型预测指标的重要程度.实验结果表明,偿债能力是上市公司财务困境预测的显著影响因素,该模型具有良好的预测性能和泛化...