weight（默认值），特征重要性使用特征在所有树中作为划分属性的次数。2.importance_type= gain，特征重要...
特征重要性是模型可解释性的重要组成部分，尤其在金融风控领域，理解模型决策至关重要。XGBoost的Booster类提供了get_score方法，用于输出特征重要性，方法的importance_type参数支持三种计算方式。第一种方式，importance_type=weight（默认值），特征的重要性基于其作为划分属性的次数。这反映了特征在构建决策树...
精讲一下xgboost
xgb.plot_importance(model) plt.show() 输出结果和图片: 以计算方式使用了变量在变量作为划分变量后的平均增益为例,令get_score()方法中的参数importance_type等于'gain': fmap = 'gain'#方法选择 watchlist = [(train,'train')] model = xgb.train(pas,train,num_boost_round=300,evals=watchlist) importan...
采用下面的方式获取特征重要性指标: for importance_type in ('weight', 'gain', 'cover', 'total_gain', 'total_cover'): print('%s: ' % importance_type, cls.get_booster().get_score(importance_type=importance_type))
今天用xgboost的XGBRegressor,最后获取feature importance时,发现plot_importance和feature_importance_得到的feature排名不一样。 原来,plot_importance默认的importance_type='weight',而feature_importance_默认的importance_type='gain',把plot_importance的importance_type换成gain就是一样了。
这种计算方式通过设置参数importance_type，可以从多个角度评估特征的重要性。总结而言，XGBoost的特征重要性指标通过提供一种系统性评估特征贡献度的方法，有助于优化模型、提高准确性和解释性。通过可视化工具和交叉验证策略，我们能够更深入地理解模型决策机制，从而在实际应用中作出更明智的决策。
.get_score(fmap=”,importance_type=’weight’): 返回每个特征的重要性。返回值:一个字典,给出了每个特征的重要性。参数:importance_type:一个字符串,给出了特征的衡量指标。可以为: ‘weight’: 此时特征重要性衡量标准为:该特征在所有的树中,被用于划分数据集的总次数。
.get_score(fmap=”,importance_type=’weight’): 返回每个特征的重要性。返回值:一个字典,给出了每个特征的重要性。参数:importance_type:一个字符串,给出了特征的衡量指标。可以为: ‘weight’: 此时特征重要性衡量标准为:该特征在所有的树中,被用于划分数据集的总次数。
.get_score(fmap=”,importance_type=’weight’): 返回每个特征的重要性。返回值:一个字典,给出了每个特征的重要性。参数:importance_type:一个字符串,给出了特征的衡量指标。可以为: ‘weight’: 此时特征重要性衡量标准为:该特征在所有的树中,被用于划分数据集的总次数。