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...
精讲一下xgboost
print(self._booster.eval(self._validate_matrix, name='eval', iteration=i)) def test_importance(self): ''' 测试特征重要性 :return: ''' print('fscore:', self._booster.get_fscore('model/booster.feature')) print('score.weight:', self._booster.get_score(importance_type='weight')) prin...
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...
在用xgboost 画特征重要性的时候, 发现一些 categorical 的 ID 特征重要性远超其他特征. 思考了一下, 从业务上很难解释通. 因此研究了一下 xgboost 计算特征重要性的方式. 总共分为三种: importance_type=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 importance_type=gain,特征重要性使用特征...
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))
# 指定目标函数的第一部分,损失函数的类型,与原生库的objective一个意思 base_score=0.5, # 所有实例的初始预测分数 random_state=0, # 随机数种子 missing=None, # 缺失值的处理 importance_type='gain', # 输出特征的重要性 n_jobs=1, scale_pos_weight=1, seed=None, **kwargs) #分类问题的类 class...
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。
属性的特征重要性类型:importances_type XGBOOST自带importance参数说明: https://www.cnblogs.com/RainLa/p/11929515.html https://www./archives/77628.html XGBOOST自带importance实战: https://blog.csdn.net/weixin_43469047/article/details/100181972
model = XGBRFClassifier(importance_type = 'cover')这个计算方法，需要在定义模型时定义。之后再调用 model.feature_importances_得到的便是基于cover的贡献度。'cover' - the average coverage across all splits the feature is used in.cover形象来说，就是树模型在分裂时，特征下的叶子节点涵盖的...