plot_importance()函数默认使用’weight’作为重要性度量方式,但你可以通过传递参数importance_type来选择其他度量方式。 2. 如何使用plot_importance()函数 使用plot_importance()函数非常简单。首先,你需要训练一个XGBoost模型,然后调用该模型的plot_importance()方法。例如: import
集成学习,xgboost.plot_importance 特征重要性 源代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 #-*-coding:utf-8-*-#/usr/bin/python''' @Author:Errol @Describe:@Evn:@Date:-'''importmatplotlib.pyplotasplt from sklearnimportdatasets from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.metrics...
首先一个显而易见的选择是使用XGBoost中Python接口提供的plot_importance()方法。它给出一个简单明了的柱状图,表示数据集中每个特征的重要性(复现结果的代码在Jupyter notebook中)。 图:该模型在经典的成人普查数据集上被训练用于预测人们是否会报告超过5万美元的收入(使用logistic loss),上图是执行xgboost.plot_impor...
首先，我们来看一下`plot_importance`方法。它是通过将特征的重要性绘制成柱状图的方式来显示的。在XGBoost中，特征的重要性衡量了它对模型的贡献程度，可以通过不同的指标来计算，例如`gain`、`weight`和`cover`。1. `gain`：衡量每个特征在每一次分裂中带来的平均增益。2. `weight`：衡量每个特征在模型中被使用...
xgboost.plot_importance画特征重要性,字段是中文名称时 1.一般来说我们可以使用xgboost.get_score去画图,但是如果字段名字有中文时,是会报错的 2.可以通过映射关系,从plot_importance的参数入手。但是可能会复杂一下。 3.可以使用xgb.DMatrix(tfeature_names=list),这个方法简单实用。
xgb.plot_importance(xgb_model) plt.show() #tree绘图 import matplotlib.pyplot as plt 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...
这个例子中,我们使用XGBoost的交叉验证功能计算了每个特征的平均增益,并使用 pandas的plot函数绘制了一个柱状图。 小结 总结来说,XGBoost的特征重要性参数提供了一种有效的方式来评估模型中每个特征的重要性,从而提高模型的准确性和解释性。我们可以使用 plot_importance 函数来可视化特征重要性,也可以使用交叉验证来计算每...
使用XGBoost中的plot_importance绘制特征重要性图时,纵坐标并不是特征名,而是f0、f1、f2、f3、f4、f5...fn等一系列符号。 2.问题结果 成功解决将XGBoost中plot_importance绘图时出现的f0、f1、f2、f3、f4、f5等改为对应特征的字段名。 3.解决方案
xgb.plot_importance 这是我们常用的绘制特征重要性的函数方法。其背后用到的贡献度计算方法为weight。 ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across all trees. 简单来说,就是在子树模型分裂时,用到的特征次数。这里计算的是所有的树。这个指标在R包里也被称为frequency2。
from xgboost import plot_importance plot_importance(model,max_num_features=10,importance_type='gain')