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提供了两种方法来计算特征的重要性:`plot_importance`和`feature_importances_`。 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`:...
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...
model.get_booster().feature_names = feature_names# 绘制重要性曲线, max_num_feature参数设置输出前30重要的特征,【数据集中共有30个特征】fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,10)) plot_importance(model, max_num_features=30, ax=ax) plt.savefig("demo_plot_importance.png", dpi=600) plt.show(...
XGBoost plot_importance 不显示特征名称 我将XGBoost 与 Python 一起使用,并使用 XGBoosttrain()函数成功训练了一个模型DMatrix数据。该矩阵是从 Pandas 数据框创建的,该数据框具有列的特征名称。 Xtrain, Xval, ytrain, yval = train_test_split(df[feature_names], y, \test_size=0.2,random_state=42)...
xgb.plot.importance(impMatrix, main = "Gain by Feature") 模型性能评估 test.x <- as.matrix(testData[, c("age","sex","ph.ecog","ph.karno","pat.karno")]) riskScore <- predict(xgb.fit, newdata = test.x) # newdata如果是训练集可以获取训练集的风险分数 ...
class xgboost.DMatrix(data, label=None, weight=None, base_margin=None, missing=None, silent=False, feature_names=None, feature_types=None, nthread=None, enable_categorical=False) XGBoost中使用的数据矩阵。 DMatrix是XGBoost使用的内部数据结构,它针对内存效率和训练速度进行了优化。您可以从多个不同的数...
plot_importance(model) plt.show() (7)XGBoost调参(结合sklearn网格搜索) 代码参考: import xgboost as xgb import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import roc_auc_score ...
.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(model,max_num_features=5)# f_score就是feature ...
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。