importances.append(base_acc - acc) # Plot importance scores plt.bar(range(len(importances)), importances) plt.show() 4、相关性分析 计算各特征与目标变量之间的相关性。相关性越高的特征越重要。 importpandasaspd fromsklearn.data...
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...
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。
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,但生成的图不显示特征名称。相反,这些功能列为f1、f2、f3等,如下所示。 我认为问题在于我将原始 Pandas 数据框转换为 DMatrix。如何正确关联特征名称以便特征重要性图显示它们?
dtrain = xgb.DMatrix('train.svm.txt') dtrain.save_binary("train.buffer") 可以使用如下方式处理DMatrix中的缺失值 1 dtrain = xgb.DMatrix( data, label=label, missing = -999.0) 当需要给样本设置权重时,可以用如下方式: 1 2 w = np.random.rand(5,1) ...
X=data.drop('label',axis=1)y=data['label']model=xgb.XGBClassifier()model.fit(X,y) 1. 2. 3. 4. 步骤四:显示特征重要性排名 最后,我们可以使用xgboost内置的特征重要性排名方法plot_importance来显示特征重要性排名。为了能够显示中文,我们需要在绘制之前进行一些设置。
# 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)