2、XGBModel之plot_importance的原生代码 相关文章 ML之xgboost:解读用法之xgboost库的core.py文件中的get_score(importance_type=self.importance_type)方法 ML之xgboost :xgboost.plot_importance()函数的解读 sklearn之XGBModel:XGBModel之feature_importances_、plot_importance的简介、使用方法之详细攻略 feature_import...
y = dataset[:,8]# fit model no training datamodel = XGBClassifier() model.fit(X, y)# plot feature importanceplot_importance(model) pyplot.show() 运行得到的特征重要性图像如下: 注:根据其在输入数组中的索引,plot_importance自动将特征被命名为f0-f7。可以自行对应到具体的特征名。
2、XGBModel之plot_importance的原生代码 1. # coding: utf-82. # pylint: disable=too-many-locals, too-many-arguments, invalid-name,3. # pylint: disable=too-many-branches4. """Plotting Library."""5. from __future__ import absolute_import6.7. import re8. from io import BytesIO9. import...
# 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...
from xgboost import plot_importance plot_importance(model,max_num_features=10,importance_type='gain')
2、feature_importances_的原生代码 class XGBModel(XGBModelBase): # pylint: disable=too-many-arguments, too-many-instance-attributes, invalid-name """Implementation of the Scikit-Learn API for XGBoost. Parameters --- max_depth : int Maximum tree...
# plot_importance(model) # plt.show() 好了,调参的过程到这里就基本结束了。正如我在上面提到的一样,其实调参对于模型准确率的提高有一定的帮助,但这是有限的。 最重要的还是要通过数据清洗,特征选择,特征融合,模型融合等手段来进行改进! 原文:https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/79700029...
preds_train = model.predict(X_train) # preds_train 5.3 查看特征重要性 从中可以看出犯罪率(CRIM)和每栋房屋的平均访客数(RM)对房价有这最重要的影响程度,到公路的距离(RAD)以及是否领近(CHAS),则显得不那么重要,因此在选取特征时,可以不考虑 In [136] from xgboost import plot_importance plot_importance...
# 需要导入模块: import xgboost [as 别名]# 或者: from xgboost importXGBModel[as 别名]defplot_importance(self, ax=None, height=0.2, xlim=None, title='Feature importance', xlabel='F score', ylabel='Features', grid=True, **kwargs):"""Plot importance based on fitted trees. ...
plot_importance(model_xgb,height=0.5,max_num_features=20) plt.show() weight=model_xgb.get_booster().get_score(importance_type="weight") weight=pd.Series(weight).sort_values(ascending=False) weight/weight.sum() # im=pd.DataFrame({'importance':model_xgb.feature_importances_,'var':X.columns...