极值目标值对应核心特征的分布差异分析与CatBoost特征重要性的结合

极值目标值对应核心特征的分布差异分析与CatBoost特征重要性的结合

在机器学习中，分析不同类别或目标值之间的特征分布差异对于了解数据集的特性和模型的效果至关重要。本文将介绍如何使用Python和CatBoost库，结合极值目标值对应的核心特征的分布差异分析和CatBoost特征重要性，来深入理解数据集中的关键特征。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在本文中，我们将使用Pandas库来处理数据，使用NumPy库进行数值计算，使用Matplotlib库进行可视化，以及使用CatBoost库进行特征重要性分析。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from catboost import CatBoostClassifier

# 导入数据集
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