print(f'Model Accuracy(测试集): {accuracy}') Model Accuracy(训练集): 1.0 Model Accuracy(测试集): 0.9266666666666666 #XGB模型可视化 #模型变量重要性评分 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() #...
xgb.plot_importance(model) plt.show() 上述代码将显示一个条形图,展示了每个特征的重要性分数。你可以通过鼠标悬停在条形图上查看具体的分数值。 3. plot_importance()函数在模型优化中的应用 plot_importance()函数不仅可以帮助你了解特征的重要性,还可以指导你进行模型优化。例如,你可以通过以下几种方式来利用特...
三、plot_importance函数实现可视化 XGBoost提供了plot_importance函数来可视化特征重要性参数。使用plot_importance函数可以绘制一个柱状图,其中每个柱子表示一个特征的重要性。下面是一个使用plot_importance 函数的例子: import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt # 训练模型 model=xgb.train(params,dtrain,...
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...
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。
3.6 画出特征重要度 plot_importance 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from xgboost import plot_importance plot_importance(model, max_num_features=10) 3.7 同样,也可以用sklearn的GridSearchCV调参 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.model_selection import...
model = XGBClassifier model.fit(X_train, y_train)#绘制特征重要性柱状图 plot_importance(model)plt.show ```绘制的柱状图中，每个特征的重要性大小用柱子的高度表示。从图中可以看出，柱子越高，说明该特征对模型的贡献越大。接下来，我们来看一下`feature_importances_`属性。它是一个数组，其中每个元素表示...
from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.metricsimportaccuracy_score from xgboostimportXGBClassifier from xgboostimportplot_importance ### load datasets digits=datasets.load_digits()### data analysisprint(digits.data.shape)print(digits.target.shape)### data split ...
简介: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。 1.问题描述 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 ...
xgb.plot_importance(model, max_num_features=5, ax=ax) 我现在想使用xgboost.plot_importance()函数查看特征重要性,但生成的图不显示特征名称。相反,这些功能列为f1、f2、f3等,如下所示。 我认为问题在于我将原始 Pandas 数据框转换为 DMatrix。如何正确关联特征名称以便特征重要性图显示它们?