xgboost特征重要性的相关资料

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分类专栏： 机器学习 文章标签： 深度学习 人工智能
于 2022-10-26 10:22:10 首次发布
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博客围绕特征重要性展开，重点介绍了XGBoost特征重要性的计算方式。XGBoost有3种内置计算方式，分别是'weight'（特征在所有树中作为划分属性的次数）、'gain'（特征作为划分属性时loss平均降低量）、'cover'（特征作为划分属性时对样本的覆盖度），还提及决策树画图等内容。

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特征重要性的资料

XGboost特征重要性计算方式

XGBoost特征重要性的实现原理？

Xgboost中特征重要性计算方法详解

xgboost决策树画图

理解sklearn决策树的clf.tree_结构（适用于随机森林）

Understanding the decision tree structure

xgboost有3种内置的特征重要性计算方式，分别是’weight’, ‘gain’, ‘cover’；
1.importance_type=weight（默认值），特征重要性使用特征在所有树中作为划分属性的次数。
2.importance_type=gain，特征重要性使用特征在作为划分属性时loss平均的降低量，平均信息增益请添加图片描述
。
3.importance_type=cover，特征重要性使用特征在作为划分属性时对样本的覆盖度。
请添加图片描述

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XGBoost特征重要性的3种计算方式
Mr数据杨
02-09 1万+
掌握 Xgboost 中的三种特征重要性计算方法可以极大提升你在面试中的竞争力，每种方法有不同的计算方式和适用场景，理解并灵活运用这些方法能帮助更全面、准确地解释模型的决策过程。
【算法】关于xgboost特征重要性的评估
05-29 4万+
不漏锋芒，为学日益
XGBoost feature importance特征重要性-实战印第安人糖尿病数据集
fulk6667g78o8的专栏
08-27 1万+
在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料，免费领取资料。 python风控模型 持牌照金融公司模型专家，教学主页 https://ke.qq.com/teacher/231469242?tuin=dcbf0
xgboost的特征重要性feature_importance计算
jin_tmac's studio
05-13 6848
https://www.cnblogs.com/RainLa/p/11929515.html
使用XGBoost在Python中进行特征重要性分析和特征选择
Together_CZ的博客
03-22 1万+
【翻译自 ： Feature Importance and Feature Selection With XGBoost in Python】 【说明：Jason BrownleePhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 使用诸如梯度增强之类的决策树方法的集成的好处是，它们可以从训练有素的预测模型中自动提供特征重要性的估计。 在本文中，您将发现如何使用P...
XGBoost学习（六）：输出特征重要性以及筛选特征
qq_30868737的博客
09-03 5万+
XGBoost输出特征重要性以及筛选特征 1，梯度提升算法是如何计算特征重要性的？ 使用梯度提升算法的好处是在提升树被创建后，可以相对直接地得到每个属性的重要性得分。一般来说，重要性分数，衡量了特征在模型中的提升决策树构建中的价值。一个属性越多的被用来在模型中构建决策树，它的重要性就相对越高。 属性重要性是通过对数据集中的每个属性进行计算，并进行排序得到。在单个决策树中通过每个属性分裂点改进性能度量的量来计算属性重要性。由节点负责加权和记录次数，也就是说一个属性对分裂点改进性能度量越大（越靠近根节点），权值
xgboost特征重要性
wanpi931014的博客
02-16 2007
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics from sklearn.datasets import make_hastie_10_2 from xgboost.sklearn import XGBClassifier from xgboost import plot_impo...
python xgboost输出变量重要性_xgboost输出特征重要性排名和权重值
weixin_39522408的博客
12-06 2106
原标题：xgboost输出特征重要性排名和权重值向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx在机器学习实践中，我们要经常用到xgboost框架去训练数据，然后用训练得到的模型再去预测其他未知的数据的标签。在判断训练得到的模型是否合理时，一个很重要的步骤就是查看xgboost模型的特征重要性排序。如果观察得到模型的排名前几的特征都不符合我们正常的思维，那么模型很可...
XGBoost特征重要性为0的问题：深度解析与应对策略
cda2024的博客
11-06 1359
在机器学习领域，XGBoost（Extreme Gradient Boosting）作为一款高效且强大的集成学习算法，已经被广泛应用于各类预测任务中。然而，在实际应用过程中，许多数据科学家和工程师们遇到了一个令人困惑的现象——某些特征的重要性值为0。这不仅影响了模型的解释性，还可能导致特征选择过程中的误判。本文将深入探讨这一问题，分析其背后的原因，并提供相应的解决方案。在深入探讨特征重要性为0的问题之前，我们首先需要了解XGBoost是如何计算特征重要性的。XGBoost提供了三种常见的特征重要性计算方法：
【人工智能概论】 XGBoost应用——特征筛选
qq_44928822的博客
03-28 5857
特征筛选
【数据挖掘 xgboost】特征的重要程度分析
赖德发的博客
12-15 4885
代码片段import pandas as pd import xgboost as xgb import operator # # 从sklearn.cross_validation里选择导入train_test_split用于数据分割。 # from sklearn.model_selection import train_test_split # # 从使用train_test_split，利用
用xgboost获取特征重要性及应用
红豆的博客
11-20 2640
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使用交叉验证时，保存Xgboost会因为使用了部分样本而导致将特征重要性导出CSV文件时，出现一些问题。通过创建字典来更新便可以解决。
用xgboost获取特征重要性原理及实践
惠小惠
04-13 2万+
1.xgboost对特征重要性排序的原理 xgboost根据结构分数的增益情况计算出来选择哪个特征作为分割点,而某个特征的重要性就是它在所有树中出现的次数之和。也就是说一个属性越多的被用来在模型中构建决策树，它的重要性就相对越高 2 xgboost特征重要性排序的方法 xgboost可以通过get_score获取特征重要性 for importance_type in (‘weight’, ‘...
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XGBoost筛选特征时的重要性分析图
我走的每一步都算数
01-02 1058
使用波士顿房价数据集，通常包含以下特征（这些特征名称应与你的数据集一致）：CRIM：城镇人均犯罪率ZN：占地面积超过 25,000 平方英尺的住宅用地比例INDUS：城镇非零售商用土地比例CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果边界是河流，则为1，否则为0）NOX：一氧化氮浓度（百万分之一）RM：每个住宅的平均房间数AGE：1940 年之前建造的自住房屋的比例DIS：距离五个波士顿就业中心的加权距离RAD：径向公路的可达性指数TAX：每 $10,000 的全额财产税率。
xgboost 特征重要性计算
weixin_30924239的博客
11-13 1040
在XGBoost中提供了三种特征重要性的计算方法： ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across all trees.‘gain’ - the average gain of the feature when it is used in trees‘cover’ - the averag...
【Python特征工程系列】教你利用XGBoost模型分析特征重要性（源码）
数据杂坛
12-31 2662
教你利用XGBoost模型分析特征重要性（源码）
Xgboost中特征重要性计算方法详解
bitcarmanlee的博客
04-11 8389
1.plot_importance方法 xgboost中的plot_importance方法内置了几种计算重要性的方式。 def plot_importance(booster, ax=None, height=0.2, xlim=None, ylim=None, title='Feature importance', xlabel='F score', ylabel='Features',
Xgboost特征重要性
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02-25
### XGBoost 特征重要性计算与解释 #### 内置特征重要性 XGBoost 提供了三种主要的方法来衡量特征的重要性：`weight`, `gain`, 和 `cover`。每一种方法提供了不同的视角来看待哪些特征对于模型更为重要。 - **Weight**: 这是指在所有的树结构中，某一特定特征被选作分裂节点的次数。一个特征被使用的频率越高，则其权重就越大，表明这个特征可能对决策过程有着重要的影响[^1]。 ```python import xgboost as xgb from matplotlib import pyplot as plt # Assuming 'model' is an already trained XGBClassifier or XGBRegressor instance. xgb.plot_importance(model, importance_type='weight') plt.show() ``` - **Gain**: 表示当使用某特征进行分割时所带来的平均增益（通常是减少不纯度的程度），即每次分裂带来的信息量增加。较高的 Gain 值意味着该特征有助于更有效地分离目标变量的不同类别或数值范围[^3]。 ```python xgb.plot_importance(model, importance_type='gain') plt.show() ``` - **Cover**: 定义为通过此特征划分的数据点数量的比例或者是这些数据点对应的梯度平方和。它反映了有多少训练实例受到了由该特征引起的拆分的影响。通常情况下，越靠近根部的节点会有更高的 Cover 数值，因为它们处理更多的样本[^5]。 ```python xgb.plot_importance(model, importance_type='cover') plt.show() ``` #### 基于排列的特征重要性 除了上述内建的方法外，还可以利用基于排列的技术来估计特征的重要性。这种方法涉及随机打乱单个特征的值并观察这样做对性能指标（如准确性或均方误差）产生的负面影响程度。如果扰乱后的表现显著下降，则说明原始未扰动版本对该属性具有较高价值[^2]。 #### 使用 SHAP 值计算特征重要性 SHAP (Shapley Additive exPlanations) 是另一种强大的工具，能够提供更加细致入微的理解关于各个输入因素如何共同作用以形成最终预测结果。SHAP 方法不仅考虑了个别贡献还考量到了交互效应，并且可以给出全局以及局部层面下的特征影响力描述。 ```python import shap explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X_test) # Plot summary plot for all features shap.summary_plot(shap_values, X_test, plot_type="bar") ```
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