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: ...
{'bagging_fraction': 0.6638644036370581, 'boosting_type': 2, 'colsample_by_tree': 0.6508119247105423, 'dart_subsample': 0.9332698496074869, 'feature_fraction': 0.6415512004314254, 'is_unbalance': 0, 'lambda_l1': 0.042428008387276714, 'lambda_l2': 0.14744398704785816, 'learning_rate': 0.0465...
feature_importance() df = df.sort_values('importance') df.plot.barh(x = 'feature name',figsize=(10,12)) 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' ...
model.plot_tree(tree_idx=1, pool=pool) 02 Ordered Boosting 经典提升算法存在预测偏移的问题,容易在小的/嘈杂的数据集上过度拟合。在计算数据实例的梯度估计时,这些算法使用与构建模型相同的数据实例,因此没有机会遇到看不见的数据。 另一方面,CatBoost 使用排序提升的概念,这是一种置换驱动的方法,在数据子集上...
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 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\_def...
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...
深入解析LightGBM的核心原理与应用 LightGBM通过提升树（Boosting Tree）算法不断学习和修正自身错误以提升预测模型效能。这种算法本质上是一种能够持续学习并纠正自身错误的决策树模型，通过不断迭代优化，最终构建出高性能的预测模型。LightGBM在处理分类和回归任务中表现卓越，例如房价预测、垃圾邮件识别以及贷款违约判断等。
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LightGBM的线程数。默认为OpenMP_default...
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']) ...