1)是使用uniform或者gaussian抽取随机值替换原特征; 2)是通过permutation的方式将原来的所有N个样本的第 i 个特征值重新打乱分布(相当于重新洗牌) 2.XGB (1) weight:使用特征在所有树中作为划分属性的次数 (2)gain:使用特征在作为划分属性时loss平均的降低量 (3)cover:使用特征作为划分属性时对样本的覆盖度发布...
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L2正则化对于特征选择来说一种稳定的模型,不像L1正则化那样,系数会因为细微的数据变化而波动。所以L2正则化和L1正则化提供的价值是不同的,L2正则化对于特征理解来说更加有用:表示能力强的特征对应的系数是非零。 from sklearn.feature_selection import RFE #包裹型特征选择 from sklearn.preprocessing import Standa...
假设几个变量的iv都高，但是相关性也高，模型选的话，只选择其中一个就够了
特征筛选是建模过程中的重要一环。 基于决策树的算法,如 Random Forest,Lightgbm, Xgboost,都能返回模型默认的 Feature Importance,但诸多研究都表明该重要性是存在偏差的。 是否有更好的方法来筛选特征呢?Kaggle 上很多大师级的选手通常采用的一个方法是 Permutation Importance。这个想法最早是由 Breiman(2001) [1]...
import pandas as pd import xgboost as xgb import operator def get_data(): train = pd.read_csv("first_result2.csv") #这里我只有12个特征 features = list(train.columns[:11]) y_train = train['target'] #数据缺失值补全 for feat in train.select_dtypes(include=['object']).columns: m =...
Spark xgboost4j是一种在Spark平台上运行的机器学习库,它结合了Spark的分布式计算能力和xgboost算法的高性能特点。要获得功能重要性,可以采取以下步骤: 1. 特征工程:首先...
gbdt 回归 特征重要性 排序_gbdt、xgb、lgb、cat面经整理(转) 转自这里
今天爱分享给大家带来XGB特征重要性程度是怎么判断的【面试题详解】,希望能够帮助到大家。官网上给出的方案,total_gain就是特征带来的总的分裂增益,也就是我们常规意义上的分裂总增益,weight,被用来作为分裂节点的次数,也就是我们常规意义上的分裂总次数,gain=total_gain/weight,计算的是每一次分裂带来的平均增益,...