Xgboost的plot_importance和feature_importance的计算方法
XGBoost是一种常用的梯度提升算法,广泛应用于机器学习中的分类和回归任务。在训练模型后,我们常常需要对特征的重要性进行分析,以了解它们对模型的贡献程度。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`:衡量每个特征在每一次分裂中带来的平均增益。
2. `weight`:衡量每个特征在模型中被使用的次数。
3. `cover`:衡量每个特征在每一次分裂中所覆盖的样本数量。
使用`plot_importance`方法时,我们可以指定要使用哪种指标计算特征的重要性。默认情况下,它使用的是`gain`指标。
下面是一个使用`plot_importance`方法计算特征重要性的示例代码:weight的几种形式
```python
from xgboost import XGBClassifier
from xgboost import plot_importance
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建XGBoost分类器模型
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,其中每个元素表示对应特征的重要性。和`plot_importance`方法一样,也可以使用不同的指标来计算特征的重要性。
使用`feature_importances_`属性时,我们可以使用以下代码来获取特征的重要性:
```python
importance = model.feature_importances_
```
得到的`importance`是一个数组,其中每个元素表示对应特征的重要性。
值得注意的是,`feature_importances_`属性只能在使用决策树作为基模型时才可用。对于线性模型作为基模型的XGBoost,该属性是不可用的。
与`plot_importance`方法相比,`feature_importances_`属性更加灵活,因为它可以以数组的形式返回所有特征的重要性,而不仅限于前几个特征。我们可以根据需要对这些重要性进行自定义的后续处理。
在现实应用中,我们通常会结合使用`plot_importance`方法和`feature_importances_`属性来分析特征的重要性。`plot_importance`方法可以提供一个直观的可视化结果,让我们快速了解特征的重要性。而`feature_importances_`属性则更便于后续的处理和分析,例如排序、筛选和可视化。
总之,XGBoost提供了`plot_importance`方法和`feature_importances_`属性来计算和展示特征的重要性。`plot_importance`方法将特征的重要性绘制成柱状图,而`feature_importances_`属性则以数组的形式返回特征的重要性。根据具体情况,我们可以选择使用这两种方法中的任意一种或结合使用它们来分析特征的重要性。
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