性能度量:accuracy_score() 特征重要性:plot_importance() 回到顶部 七、参数调整注意事项 控制过度拟合: 当您观察到较高的训练准确度但较低的测试准确度时,很可能遇到了过拟合问题。 通常,您可以通过两种方法控制XGBoost中的过拟合: 第一种方法是直接控制模型的复杂性。 这包括max_depth,min_child_weight和gamma。
xgb.plot_importance(bst) 3.测试数据处理 apply_df = test apply_df['shop_id']= apply_df.shop_id.astype('str') apply_df['item_id']= apply_df.item_id.astype('str') apply_df = test.merge(train_cleaned_df, how = "left", on = ["shop_id", "item_id"]).fillna(0.0) apply_df....
集成学习,xgboost.plot_importance 特征重要性 源代码 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-#/usr/bin/python''' @Author:Errol @Describe:@Evn:@Date:-'''importmatplotlib.pyplotasplt from sklearnimportdatasets from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split from sklearn.metricsimportaccurac...
# Plot the top 7 featuresxgboost.plot_importance(model, max_num_features=7)# Show the plotplt.show() XGBoost python 模型告诉我们,pct _ change _ 40是其他模型中最重要的特性。因为我们提到我们只需要7个特性,所以我们收到了这个列表。这里有一个有趣的想法,你为什么不增加这个数字,看看其他功能如何叠加...
(X,Y,test_size=test_size, random_state=seed) from xgboost import XGBClassifier model = XGBClassifier() model.fit(X, Y) import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import pyplot from xgboost import plot_importance fig1=plt.gcf() plot_importance(model) plt.draw() fig1.savefig('xgboost....
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 ...
from xgboost import plot_importance # Plot feature importance plot_importance(model)好的，在我们继续...
plot_importance(model) plt.show() 重要特征(值越大,说明该特征越重要)显示结果: 3,Xgboost使用sklearn接口的分类(推荐) XGBClassifier 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 fromxgboost.sklearn import XGBClassifier ...
xgb.ggplot.importance(imptc.matrix,rel_to_first=FALSE) #或xgb.plot.importance(),绘制特征重要性条形图,需要先安装包Ckmeans.1d.dp;top_n绘图中包含的特征的最大数量;measure重要性指标,树模型默认"Gain",线性模型默认"Weight";rel_to_first指示重要性指标总和是否会被归一化为1(特征重要性相对整个模型的...
'Disbursed'].values,dtrain_predictions)print"AUC Score (Train): %f"%metrics.roc_auc_score(dtrain['Disbursed'],dtrain_predprob)feat_imp=pd.Series(alg.booster().get_fscore()).sort_values(ascending=False)feat_imp.plot(kind='bar',title='Feature Importances')plt.ylabel('Feature Importance ...