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')...
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 ...
该函数称为plot_importance()并且可以按如下方式使用: # plot feature importanceplot_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-infunctionfromnumpyimportloadtxtfromxgboostimportXG...
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...
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。
XGBoost feature importance特征重要性-实战印第安人糖尿病数据集 在这篇文章中,您将了解如何在 Python 中安装和创建您的第一个 XGBoost 模型。 看完这篇文章你会知道: 如何在您的系统上安装 XGBoost 以在 Python 中使用。 如何准备数据并训练您的第一个 XGBoost 模型。
从 Xgboost 模型中使用feature_importances_获取特征重要性：xgb.feature_importances_array([0.01690426,...
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.
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)
# plot feature importanceplot_importance(model) pyplot.show() AI代码助手复制代码 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-infunction from numpyimportloadtxt from xgboostimportXGBClassifier from xgboostimport...