xgboost算法求特征重要性
时间: 2023-09-27 10:07:39 浏览: 55
回答: 在xgboost算法中,求特征重要性的方法主要有两种。一种是使用增益(gain)作为重要性指标,另一种是使用特征得分(score)作为重要性指标。在xgboost的源码中,可以看到使用gain来进行重要性判断的。\[1\]另外,xgboost库也提供了一个内置函数plot_importance(),可以按照重要性的顺序绘制特征的重要性图。\[2\]此外,通过调用xgb.feature_importances_函数,可以得到各个特征的重要性。\[3\]具体来说,求特征重要性的方法大致如下:首先,计算每个特征对应的score,然后将每个特征得到的score除以所有特征score的总和,得到每个特征的重要性。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【算法】关于xgboost特征重要性的评估](https://blog.csdn.net/sunyaowu315/article/details/90664331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [用 XGBoost 在 Python 中进行特征重要性分析和特征选择](https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/115804411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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