from xgboostimportplot_treeplot_tree(gbm,num_trees=0,rankdir='LR')pyplot.show() 可以直接通过plot_tree画出节点图,但是plot_tree很丑,很模糊! 一种解决方案,参考https://github.com/dmlc/xgboost/issues/1725: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 xgb.plot_tree(bst,num_trees=2)fig=ma...
然而，在XGBoost on Spark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问...
以下分别为树和变量重要性的画图代码: def visual_tree(model, num_tree): xgb.plot_tree(model, num_trees=num_tree) def visual_var_importance(model): xgb.plot_importance(model, importance_type='weight') def main(): data_path = './data/boston/boston.csv' train_x, train_y, valid_x, val...
from xgboost import plot_tree import matplotlib.pyplot as plt # cols,特征名称列表 # num_trees,选择画第几棵树 # rankdir,选择显示方向。LR为横着长,HR为竖着 def ceate_feature_map(features): outfile = open('xgb.fmap', 'w') i = 0 for feat in features: outfile.write('{0}\t{1}\tq\n...
XGBoost有个plot_tree 函数, 训练好模型后, 直接调用这个函数就可以了: 可以得到类似下面这个的图, plot_tree有些参数可以调整, 比如num_trees=0表示画第一棵树, rankdir=’LR’表示图片是从左到右(Left to Right)。 图片来自https://goo.gl/8P7gvD ...
outfile.write('{0}\t{1}\tq\n'.format(i, feat)) i= i + 1outfile.close()'''X_train.columns在第一段代码中也已经设置过了。 特别需要注意:列名字中不能有空格。'''ceate_feature_map(X.columns) plot_tree(model, num_trees=199, fmap='xgb.fmap') ...
import xgboost from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier from xgboost import plot_tree from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 5.2数据集导入 5.2.1数据集介绍 (1)该数据集最...
您还可以使用整个外壳数据集从XGBoost创建的完全提升模型中可视化单个树。XGBoost具有plot_tree()使这种类型的可视化变得容易的功能。使用XGBoost学习API训练模型后,可以plot_tree()使用num_trees参数将其传递给函数以及要绘制的树的数量。 xg_reg = xgb.train(params=params, dtrain=data_dmatrix, num_boost_round=10...
xgboost.plot_importance 参数 xgboost.plot_tree 参数 xgboost.to_graphviz 参数 示例代码 Xgboost的安装 由于Xgboost底层是C++实现的,所以需要先安装Microsoft Visual C++,安装 2015-2019任意一个版本就行;安装完毕后可以在控制面板查看安装结果: 然后命令行执行pip install xgboost即可 ...
xgb.plot_importance(model1) 1. 2. 若安装了graphviz,那么可以画出树图 from graphviz import Digraph xgb.plot_tree(model1) 1. 2. 可能是图比较大,不是很清晰,这里不上传效果图了。 现在来看下XGBoost的交叉验证函数CV的使用,该函数返回评估历史记录 ...