lightgbm特征重要性原理

LightGBM特征重要性是通过计算每个特征在训练过程中的分裂次数或分裂增益来评估特征的重要性。在LightGBM中，可以使用`gbm.feature_importance()`方法来获取特征重要性分析结果，该方法返回每个特征的相对重要性评分。

具体来说，当`importance_type`参数设置为'split'时，在每次树的训练过程中，LightGBM会记录每个特征被选择为分裂节点的次数。这个次数反映了该特征对模型的贡献程度。

通过分析特征重要性，我们可以理解哪些特征对于模型的决策起到了更大的作用。这可以帮助我们找出并去除无关特征，进一步优化模型的性能。合理地理解和应用特征重要性分析方法可以使LightGBM模型更加轻巧且强劲。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用LightGBM模型的特征重要性](https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/130509073)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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