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']) plt.show() print('导出决策树的pdf...
其它参数:参考lightgbm.plot_importance() 返回值:一个matplotlib.axes.Axes对象,它就是传入的ax本身。 3.lightgbm.plot_tree():绘制指定的树模型。 lightgbm.plot_tree(booster, ax=None, tree_index=0, figsize=None, graph_attr=None, node_attr=None, edge_attr=None, show_info=None) 参数: ...
函数:lgb.plot_tree_split_value_histogram() 说明:在同一图表中同时展示特征的分布直方图和决策树在该特征上的分裂点,直观呈现特征值与模型决策的关系。 7.SHAP 贡献值分布图 函数:shap.summary_plot()(需安装 shap 库) 说明:虽然不是 LightGBM 内置函数,但可以通过与 shap 库结合,绘制 SHAP(SHapley Additive ...
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
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']) ...
tree_learner或者tree:一个字符串,给出了tree learner,主要用于并行学习。默认为serial。可以为: serial:单台机器的tree learner feature:特征并行的tree learner data:数据并行的tree learner voting:投票并行的tree learner num_threads或者num_thread或者nthread:一个整数,给出了...
--structure-plot 绘图 --redim-mode 降维算法,二选一:tsne或pca --pca-explainded-var 参数值大于1的整数或0-1之间的小数。整数表示pca降维后数据的维度,参数值小数表示降维后数据可解释的变量值。该参数只在使用pca降维模式时有用 --cluster-mode 聚类算法 二选一:kmeans或optics ...
serial:单台机器的tree learne feature:特征并行的tree learne data:数据并行的tree learne voting:投票并行的tree learne num\_threads或者num\_thread或者nthread:一个整数,给出了LightGBM的线程数。默认为OpenMP\_default。 为了更快的速度,应该将它设置为真正的CPU内核数,而不是线程的数量(大多数CPU使用超线程来...
Gradient Tree Boosting或者说GBRT是boosting的一种推广,是的可以应用一般的损失函数,可以处理分类问题和回归问题,应用广泛,常见应用场景比如网页搜索排序和社会生态学 优缺点 优点: 能够直接处理混合类型的特征 对输出空间的异常值的鲁棒性(通过鲁棒的损失函数) ...
self.tree = None #让决策回归树增长一层 def updateTree(self,tree): if tree.isLeaf: tree.grow(self.minNum) else: self.updateTree(tree.left) self.updateTree(tree.right) #传入数据集,集合元素最小数目,树的最大深度,默认最小数目是1,最大深度为5 ...