‘total_gain’: 特征被用作分割点时的总增益。 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...
xgboost.plot_importance作用: 绘制特征重要性的条形图,展示每个特征对模型预测能力的相对贡献。参数: booster: 已训练好的 XGBoost 模型对象。 importance_type: 特征重要性度量类型,可选 ‘weight’(基于节点分裂次数)、‘gain’(基于节点增益)、‘cover’(基于节点覆盖样本数)或‘total_gain’(总增益,仅限回归)。
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。 下面演示一下第三个方法: train...
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),这个方法简单使用。 下面演示一下第三个方法: train...
xgboost.plot_importance(booster,ax=None,height=0.2,xlim=None,ylim=None,title='Feature importance',xlabel='F score',ylabel='Features',fmap='',importance_type='weight',max_num_features=None,grid=True,show_values=True,**kwargs) 在上边函数中,我们可以通过修改importance_type参数改变如何计算特征之间...
图:运行xgboost.plot_importance,并使用参数 importance_type=’cover’和’gain’的结果 结果令人诧异,对于XGBoost提供的3个选项,特征重要性的排序都大不相同。对于cover方法,资本收益似乎是收入最重要的预测指标,而对于gain方法,关系状态特征独占鳌头。不知道哪种方法最好的情况下,依靠这些度量来报告特征重要性,这很让...
需要更换表头# 画树结构图的时候也需要替换表头model.get_booster().feature_names=iris.feature_names# max_num_features指定排名最靠前的多少特征# height=0.2指定柱状图每个柱子的粗细,默认是0.2# importance_type='weight'默认是用特征子树中的出现次数(被选择次数),还有"gain"和"cover"xgboost.plot_importance(...
和上面的类:class xgboost.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', **kwargs)参数和方法基本相同。下面介绍不同部分 回到顶部 四、绘图API-Plotting API xgboost.plot_importance(booster, ax=None, height=0.2, xlim=None, ylim=None, title='Feature importance', xlabel='F score', ylabel='Features', fm...
from xgboostimportplot_importance from matplotlibimportpyplotasplt from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportpandasaspdimportnumpyasnpimportwarnings from xgboost.sklearnimportXGBClassifier from sklearnimportmetrics ...
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) ...