xgboost.plot_tree(): 绘制指定的子树。 xgboost.plot_tree(booster,fmap='',num_trees=0,rankdir='UT',ax=None,**kwargs) 参数: booster: 一个Booster对象, 一个XGBModel对象 fmap: 一个字符串,给出了feature map文件的文件名 num_trees: 一个整数,制定了要绘制的子数的编号。默认为 0 ...
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=matplotlib.pyplot.gcf()fig.set_size_inches(150,100)fig.savefig('tree.png') 于是乎...
xgb.plot_tree(xgb_model, num_trees=2) plt.show() #混淆矩阵评估模型 #导入第三方模块 from sklearn import metrics # 混淆矩阵 print("混淆矩阵四格表输出如下:") print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred, labels = [0, 1])) Accuracy = metrics._scorer.accuracy_score(y_test, y_pred)...
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...
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 ...
xg_reg = xgb.train(params=params, dtrain=data_dmatrix, num_boost_round=10) 使用matplotlib库绘制第一棵树: import matplotlib.pyplot as plt xgb.plot_tree(xg_reg, num_trees=0) plt.rcParams['figure.figsize'] = [50, 10] plt.show() ...
gbtree 用于tree-based models; -> gblinear : gblinear 用于linear models 在每次迭代时运行。 -> dart : dart 也是一个基于树的模型。 XGBoost主要结合了大量的回归树和较小的学习率。在这种情况下,早期添加的树很重要,后期添加的树不重要。Vinayak和Gilad-Bachrach提出了一种新方法,将来自深度神经网络社区...
调用XGBoost工具包中的plot_tree,在显示 要可视化模型需要安装graphviz软件包 plot_tree()的三个参数: 1. 模型 2. 树的索引,从0开始 3. 显示方向,缺省为竖直,‘LR'是水平方向 from matplotlib import pyplot import graphviz xgb.plot_tree(bst, num_trees=0, rankdir= 'LR' ) ...
i=0forfeatinfeatures: 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') ...
xgboost.plot_tree 参数 booster:弱评估器或xgboost模型实例 fmap:特征图的文件路径 num_trees:指定要画第几棵树,默认为0(第一棵) ax:matplotlib的Axes对象,默认为None,此时将创建一个新的图 xgboost.to_graphviz 参数 booster:弱评估器或xgboost模型实例 ...