xgboost特征重要性的相关资料

原创 已于 2023-02-06 20:30:47 修改 · 9.9k 阅读 · 4 ·
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#深度学习 #人工智能

于 2022-10-26 10:22:10 首次发布
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。
最低0.47元/天 解锁文章
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。
Python 中 XGBoost 的特征重要性分析实战
最新发布
Python编程之道的博客
06-15 1143
在机器学习项目中，“模型为什么做出这样的预测？”是比“模型预测准不准”更关键的问题。XGBoost作为最受欢迎的梯度提升树模型，不仅以高效的性能著称，更提供了强大的特征重要性分析功能，帮助我们理解模型的决策逻辑。本文将从原理出发，结合Python实战，带你掌握XGBoost特征重要性的5种计算方式、可视化技巧，以及如何将分析结果应用于特征工程优化、模型调优和业务决策中。无论你是刚入门的机器学习爱好者，还是需要提升模型可解释性的实战工程师，这篇文章都能为你提供从理论到落地的完整解决方案。
【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
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 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 7514
https://www.cnblogs.com/RainLa/p/11929515.html
使用XGboost模块XGBClassifier、plot_importance来做特征重要性排序
小白tree的博客
09-01 1万+
anaconda安装xgboost库戳这儿 ''' 参考：http://www.shujuren.org/article/625.html ''' from numpy import loadtxt from xgboost import XGBClassifier from xgboost import plot_importance from matplotlib import pyplot...
xgboost特征重要性
wanpi931014的博客
02-16 2031
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...
【人工智能概论】 XGBoost应用——特征筛选
qq_44928822的博客
03-28 6128
特征筛选
用xgboost模型对特征重要性进行排序
热门推荐
waitingzby的博客
08-12 10万+
用xgboost模型对特征重要性进行排序 在这篇文章中，你将会学习到： xgboost对预测模型特征重要性排序的原理（即为什么xgboost可以对预测模型特征重要性进行排序）。 如何绘制xgboost模型得到的特征重要性条形图。 如何根据xgboost模型得到的特征重要性，在scikit-learn进行特征选择。   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...
【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 2931
教你利用XGBoost模型分析特征重要性（源码）
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’, ‘...
Xgboost中特征重要性计算方法详解
bitcarmanlee的博客
04-11 8710
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',
掌握XGBoost参数与特征重要性分析
weixin_42511832的博客
04-13 566
本文深入探讨了XGBoost算法中关键参数的设置，以及如何利用XGBoost进行特征重要性分析。通过详细解读各个参数的含义和作用，如学习轮数、正则化项、子采样比例等，读者可以更好地调整模型以获得最佳性能。同时，文章介绍了如何使用XGBoost提供的工具和第三方库来可视化和量化特征对模型预测的贡献，进而优化特征工程。
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特征重要性为0的问题：深度解析与应对策略
cda2024的博客
11-06 1538
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：
【数据挖掘 xgboost】特征的重要程度分析
赖德发的博客
12-15 4981
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
Xgboost模型之二特征重要性计算及模型的特征选择
Miracle.Zhao的博客
03-20 4903
XGBOOST模型对于一些场景有着不错的表现，切提供了一个很多的特征重要性的计算： 准备： 把一些用到的包安装一下，如xgboost,sklearn等 建议使用国内的镜像源，否则106M会让你等很久， 具体可以参考： pip安装包较慢的解决办法_这孩子谁懂哈的博客-优快云博客 1.使用的 Pima印第安人糖尿病的测试数据集； 下载地址： 2.计算特征重要性： # plot feature importance manually from numpy import loadtxt f
用xgboost获取特征重要性及应用
红豆的博客
11-20 2719
一、xgboost对特征重要性进行排序的原理（即为什么xgboost可以对特行的重要性进行排序） 根据结构分数的增益情况，计算选择哪个特征的哪个分割点；某个特征的重要性，就是它在所有树中出现的次数之和。 二、如何绘制特征重要性条形图 三、如何根据特种的重要性进行特征选择 特征选择的阈值thresh是自己确定的，利用API SelectFromModel(),输入thresh，再tran...
Xgboost特征重要性
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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