python xgboost输出变量重要性_xgboost特征重要性指标: weight, gain, cover

是的，XGBoost可以输出三种特征重要性指标：weight、gain和cover。

1. weight：这个特征在所有树中被用作分裂特征的次数。weight越高，说明该特征越重要。

2. gain：这个特征在所有树中被用作分裂特征时，带来的平均增益。gain越高，说明该特征越重要。

3. cover：这个特征在所有树中被用作分裂特征时，覆盖的样本数的平均值。cover越高，说明该特征覆盖的样本越多，也就越重要。

可以使用XGBoost提供的plot_importance函数将特征重要性可视化。例如，可以使用以下代码来绘制gain特征重要性的条形图：

import xgboost as xgb
from xgboost import plot_importance
import matplotlib.pyplot as plt

model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 绘制gain特征重要性的条形图
plot_importance(model, importance_type='gain')
plt.show()

注意，使用XGBoost输出的特征重要性指标并不一定是最终的特征重要性排名，因为这些指标只是在当前数据集上训练的模型中计算得出的。在实际应用中，需要对特征重要性进行进一步的验证和筛选。