importance_df=importance_df.sort_values(by='Importance',ascending=False) 排序后的 importance_df如下: 2.8 可视化特征重要性 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x='Importance', y='Feature', data=importance_df) plt.title('Feature Importance') plt.xlabel('Importance') plt.ylabel('Feature')...
xgboost.plot_importance(booster, ax=None, height=0.2, xlim=None, ylim=None, title='Feature importance', xlabel='F score', ylabel='Features', fmap='', importance_type='weight', max_num_features=None, grid=True, show_values=True, **kwargs)¶ Plot importance based on fitted trees. 根据...
plot_importance(model) pyplot.show() 例如,下面是一个完整的代码清单,它使用内置的plot_importance()函数绘制了皮马印第安人数据集的特征重要性。 # plot feature importance using built-in function from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier from xgboost import plot_importance from matplotlib ...
importance = model.feature_importances_ 将特征重要性排序 sorted_idx = np.argsort(importance) 获取特征名称 features = X.columns 绘制变量重要性条形图 plt.barh(range(len(sorted_idx)), importance[sorted_idx], align=‘center’) plt.yticks(range(len(sorted_idx)), features[sorted_idx]) plt.xlab...
1.通过阅读官方文档https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html,发现sklearn版本初始化时会指定一个默认参数 显而易见,最后获取的feature_importances_就是gain得到的 2.而原生版本初始化时没有importance_type参数,真正获取feature_importance时通过model.get_score(importance_type="gain")获取...
```python from xgboost import XGBClassifier from xgboost import plot_importance import matplotlib.pyplot as plt # 创建XGBoost分类器模型 model = XGBClassifier model.fit(X_train, y_train)#绘制特征重要性柱状图 plot_importance(model)plt.show ```绘制的柱状图中，每个特征的重要性大小用柱子的高度表示。从...
plot_importance(model) pyplot.show() 例如,以下是完整的代码清单,其中使用内置的plot_importance()函数绘制了Pima Indians数据集的特征重要性。 # plot feature importance using built-in function fromnumpyimportloadtxt fromxgboostimportXGBClassifier ...
print(model.feature_importances_) 1. 我们可以直接在条形图上绘制这些分数,以直观地表示数据集中每个特征的相对重要性。例如: # plot pyplot.bar(range(len(model.feature_importances_)), model.feature_importances_) pyplot.show() 1. 2. 3.
30 分钟看懂 XGBoost(Python代码) 一、xgboost和GBDT Xgboost是一种集成学习算法,属于3类常用的集成方法(bagging、boosting、stacking)中的boosting算法类别。它是一个加法模型,基模型一般选择树模型,但也可以选择其它类型的模型如逻辑回归等。 Xgboost属于梯度提升树(GBDT)模型这个范畴,GBDT的基本想法是让新的基模型(...
EFB算法全称是Exclusive Feature Bundling,即互斥特征绑定算法。 EFB算法可以有效减少用于构建直方图的特征数量,从而降低计算复杂度,尤其是特征中包含大量稀疏特征的时候。 在许多应用场景下,数据集中会有大量的稀疏特征,这些稀疏特征大部分样本都取值为0,只有少数样本取值非0。