可以直接通过plot_tree画出节点图,但是plot_tree很丑,很模糊! 一种解决方案,参考https://github.com/dmlc/xgboost/issues/1725: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 xgb.plot_tree(bst,num_trees=2)fig=matplotlib.pyplot.gcf()fig.set_size_inches(150,100)fig.savefig('tree.png') 于是乎...
然而，在XGBoost on Spark的官方实现中，却存在一个因XGBoost缺失值和Spark稀疏表示机制而带来的不稳定问...
xgb.plot_importance(clf) <AxesSubplot:title={'center':'Feature importance'}, xlabel='F score', ylabel='Features'> 还可以绘制XGBoost模型中每棵决策树的树形图,只需要指定子树的索引即可(需要提前安装graphviz和matplotlib): xgb.plot_tree(clf, num_trees=4) <AxesSubplot:> 模型的...
gsearch6 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier( learning_rate =0.1, n_estimators=177, max_depth=4, min_child_weight=6, gamma=0.1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1,seed=27), param_grid = param_test6, scoring='roc_auc...
xgb.plot.tree(model=TBI.xgb,trees=0:1) #trees:整数向量指示绘制第几棵树模型,如不设置,所有的树模型都会被绘制。需要特别注意xgboost模型中的树索引是从0开始的,比如trees=0:2表示模型中前3棵树结果将在浏览器中显示模型中的第1棵和第2棵树,图片太大此处就不显示了。library(DiagrammeR)#DiagrammeR package...
你还可以使用XGBoost使用整个房屋数据集创建的完全增强的模型来可视化单个树木。 XGBoost具有plot_tree()函数, 使这种类型的可视化变得容易。使用XGBoost学习API训练模型后, 你可以将其与你要使用num_trees参数绘制的树数一起传递给plot_tree()函数。 xg_reg = xgb.train(params=params, dtrain=data_dmatrix, num_...
xgb.plot_tree(model, num_trees=4, ax=ax) plt.show() 要保存它,您可以这样做 plt.savefig("temp.pdf") 此外,每棵树将两个类别分开,因此您拥有与类别一样多的树。 要添加到 Serk 的答案中,您还可以在显示之前调整图形的大小: # ... plot_tree(model) ...
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 ...
i= i + 1outfile.close()'''X_train.columns在第一段代码中也已经设置过了。 特别需要注意:列名字中不能有空格。'''ceate_feature_map(X.columns) plot_tree(model, num_trees=199, fmap='xgb.fmap') fig=plt.gcf() fig.set_size_inches(150, 100)#plt.show()fig.savefig('tree.png') ...
import xgboost from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier from xgboost import plot_tree from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 5.2数据集导入 5.2.1数据集介绍 (1)该数据集最...