如何计算二分类模型lightgbm的feature importance
时间: 2023-09-26 15:09:03 浏览: 42
LightGBM的特征重要性可以通过训练完成后直接从模型中获取。LightGBM提供了两种计算特征重要性的方法:基于split和基于gain。
基于split的特征重要性是指在所有树的训练中,每个特征被用来作为节点分裂的次数的总和。这个值越大,说明这个特征对目标的影响越大。
基于gain的特征重要性是指在所有树的训练中,每个特征被用来作为节点分裂时,对目标变量的贡献值之和。这个值越大,说明这个特征对目标的影响越大。
在LightGBM中,可以通过以下代码来计算特征重要性:
```python
import lightgbm as lgb
# 加载数据
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
# 设置参数
params = {'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss'}
# 训练模型
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=100)
# 获取特征重要性
print(model.feature_importance(importance_type='split')) # 基于split的特征重要性
print(model.feature_importance(importance_type='gain')) # 基于gain的特征重要性
```
其中,`importance_type`参数可以设置为`split`或`gain`,分别表示基于split和基于gain的特征重要性。这样就可以得到每个特征的重要性分值,可以根据这些分值来选择特征或做进一步的特征工程。