python feature_importance 用法
时间: 2023-09-26 13:12:34 浏览: 150
Python中的特征重要性是指在使用机器学习算法进行训练后,根据模型的表现评估每个特征在预测结果中的重要性。下面是一些使用Python进行特征重要性分析的方法:
1. 使用sklearn中的特征重要性评估函数。例如,可以使用RandomForestRegressor或RandomForestClassifier中的feature_importances_方法来计算每个特征的得分。
2. 使用XGBoost或LightGBM等梯度提升树模型中的特征重要性评估函数。这些算法使用的是增益(gain)来评估特征的重要性。
3. 使用Permutation Importance方法。这个方法的思想是随机打乱一个特征的值,然后计算模型的表现是否受到影响,从而评估该特征的重要性。
4. 使用SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法。这个方法是一种基于博弈论的解释性方法,可以解释每个特征对于单个预测结果的贡献度。
以上是几种常见的Python中特征重要性分析的方法,具体使用时需要根据数据集和模型的情况进行选择和调整。
相关问题
importance=xgb.feature_importance_
在 xgboost 库中,获取特征重要性的正确方式是使用 `get_score()` 方法。可以使用以下代码获取特征重要性:
```python
importance = xgb.get_score(importance_type='weight')
```
其中,`importance_type` 参数指定了特征重要性的类型,可以是 `'weight'`、`'gain'` 或 `'cover'`。默认值为 `'weight'`,表示特征重要性是指特征被选为分裂节点的次数。如果您希望获取其他类型的特征重要性,请修改 `importance_type` 参数的值。
traindata = df1trainlabel = df2Model1 = xgb.XGBRegressor(max_depth=10, learning_rate=0.15, n_estimators=150)Model1.fit(traindata, trainlabel)feature_importance = Model1.feature_importances_.tolist()feature_name = traindata.columns.tolist()
这段代码使用了Python中的XGBoost库,主要用于构建一个回归模型。代码中的变量traindata和trainlabel是用于训练模型的数据集,分别表示训练数据和训练标签。Model1是一个XGBRegressor对象,表示构建的回归模型。它使用了max_depth参数来控制树的最大深度,learning_rate参数控制每次迭代中模型更新的步长,n_estimators参数表示构建的决策树的数量。最后,代码还使用了Model1.fit()方法来拟合训练数据,计算出回归模型的参数。feature_importance和feature_name分别表示特征重要性和特征名称,它们是训练好的模型中各特征的重要性排名和特征名称列表。