xgb.plot_importance(xgb_model) plt.show() #tree绘图 import matplotlib.pyplot as plt xgb.plot_tree(xgb_model, num_trees=2) plt.show() #混淆矩阵评估模型 #导入第三方模块 from sklearn import metrics # 混淆矩阵 print("混淆矩阵四格表输出如下:") print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred...
# 导入XGBoost库importxgboostasxgbfromxgboostimportplot_importance# 加载数据data=xgb.DMatrix('data/train.txt')labels=xgb.DMatrix('data/labels.txt')# 定义参数params={'objective':'binary:logistic','eval_metric':'logloss','eta':0.1,'max_depth':5}# 训练模型model=xgb.train(params,data,num_boost...
xgb.plot_importance(xgb_model) plt.show() #tree绘图 import matplotlib.pyplot as plt xgb.plot_tree(xgb_model, num_trees=2) plt.show() #混淆矩阵评估模型 #导入第三方模块 from sklearn import metrics # 混淆矩阵 print("混淆矩阵四格表输出如下:") print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred...
model = xgb.train(xgb_params, dtrain, num_boost_round=60, \ early_stopping_rounds=50, maximize=False, verbose_eval=10) fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(10,10)) xgb.plot_importance(model, max_num_features=5, ax=ax) 我现在想使用xgboost.plot_importance()函数查看特征重要性,但生成...
Python中使用plot_importance显示中文名称 在数据分析和机器学习中,绘制变量重要性图是非常关键的步骤,如果我们在使用plot_importance方法时需要显示中文名称,就需要经过一些步骤和设置。本文将为你详细讲解如何实现这一功能,并确保你能顺利完成此任务。 任务流程 ...
Plot importance based on fitted trees. 根据拟合的树绘制重要性。 xgboost.plot_tree(booster, fmap='', num_trees=0, rankdir=None, ax=None, **kwargs) Plot specified tree. 将指定的树转换为graphviz实例。IPython可以自动绘制返回的graphiz实例。否则,您应该调用返回的graphiz实例的.render()方法。
# Plot importances plt.bar(range(X.shape[1]), importances) plt.xlabel('Feature Index') plt.ylabel('Feature Importance') plt.show 3、Leave-one-out 迭代地每次删除一个特征并评估准确性。 fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancer fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split ...
ax = xgb.plot_importance(bst,importance_type ="gain",xlabel='Feature Gain') ax.set_xlabel("Feature Gain",fontsize = 12) ax.set_ylabel("Features",fontsize = 12) fig = ax.get_figure fig.set_figwidth(8) fig.set_figheight(6)
一种简单的方法是计算每个特征在模型中所有增强轮(树)上分割的次数,然后将结果可视化为条形图,其特征根据它们出现的次数排序。XGBoost有一个plot_importance()功能,可以让你做到这一点。 xgb.plot_importance(xg_reg) plt.rcParams['figure.figsize'] = [5,5] ...
xgb_fea_imp=pd.DataFrame(list(xgb_model.get_booster().get_fscore().items()), columns=['feature','importance']).sort_values('importance', ascending=False) print('',xgb_fea_imp) xgb_fea_imp.to_csv('xgb_fea_imp.csv') from xgboost import plot_importance ...