解释代码for i,j in zip(range(len(df_imp['Features'])),df_imp['Importance']): plt.text(i,j,'{:.2}'.format(j),va='bottom',ha='center')
时间: 2023-09-30 20:11:11 浏览: 42
这段代码是用来在图表上添加文本标签的。具体来说,它使用zip函数将两个迭代器(range(len(df_imp['Features']))和df_imp['Importance'])打包成一个可迭代的对象,其中每个元素是一个元组,包含两个值:一个是df_imp['Features']的索引,另一个是df_imp['Importance']的值。
接着,使用plt.text函数在每个数据点的下方居中添加一个文本标签,文本内容是df_imp['Importance']的值保留两位小数。其中,va参数和ha参数分别控制文本的垂直对齐方式和水平对齐方式,'bottom'表示底部对齐,'center'表示居中对齐。
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# seeds = [2222, 5, 4, 2, 209, 4096, 2048, 1024, 2015, 1015, 820]#11 seeds = [2]#2 num_model_seed = 1 oof = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction = np.zeros(X_test.shape[0]) feat_imp_df = pd.DataFrame({'feats': feature_name, 'imp': 0}) parameters = { 'learning_rate': 0.008, 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'num_leaves': 63, 'feature_fraction': 0.8,#原来0.8 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5,#5 'seed': 2, 'bagging_seed': 1, 'feature_fraction_seed': 7, 'min_data_in_leaf': 20, 'verbose': -1, 'n_jobs':4 } fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()解释上面的python代码
这段 Python 代码实现了一个基于 LightGBM 模型的交叉验证和预测过程。其中的主要参数和步骤如下:
1. `seeds`: 随机数种子集合,用于交叉验证时的随机划分数据集。
2. `num_model_seed`: 随机数种子的数量,用于多次随机划分数据集并训练多个模型,以降低随机划分的影响。
3. `oof` 和 `prediction`: 用于存储交叉验证和预测结果的数组,分别表示 out-of-fold 和测试集的结果。
4. `parameters`: LightGBM 模型的超参数,包括学习率、树的数量、特征采样比例等等。
5. `fold`: 交叉验证的折数。
6. `StratifiedKFold`: 用于划分训练集和验证集的类,保证每个折中的正负样本比例相同。
7. `lgb.Dataset`: 用于将数据转换成 LightGBM 能够读取的数据格式。
8. `lgb.train`: 用于训练 LightGBM 模型,并在验证集上进行早停。
9. `feat_imp_df`: 用于存储特征重要性的 DataFrame。
10. `gc.collect()`: 用于清理内存,避免内存泄露。
这段代码的主要流程是:根据随机数种子集合和折数,进行多次交叉验证和训练,并将每个模型的 out-of-fold 结果和测试集结果进行平均,作为最终的预测结果。同时,每次训练都会记录特征重要性,最后将所有模型的特征重要性进行累加,以便后续分析特征的重要性。
feature:importance for feature,importance in zip(features,importances)
I'm sorry, I cannot provide an accurate response without additional context. Can you please provide more information about the specific feature and importance you are referring to?