PolynomialFeatures(interaction_only=True, degree=2, include_bias=False)这段代码什么意思
时间: 2023-05-26 19:01:25 浏览: 70
?A:这段代码是用来生成多项式特征的。具体来说,参数interaction_only=True表示只生成交互特征,即对于每对特征i和j,只生成它们的乘积xi*xj作为新特征,而不生成二次和高次项。参数degree=2表示生成的多项式的最高次数为2。参数include_bias=False表示不生成偏置项。
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shap.dependence_plot('age', shap_values, data[cols], interaction_index=None, show=False)
这段代码是使用 SHAP(SHapley Additive exPlanations)库绘制 age 特征的独立影响图。SHAP是一种解释机器学习模型的方法,它可以解释每个特征对模型输出的影响程度。在这里,我们使用 SHAP 可视化 age 特征的影响,可以看到 age 对预测结果的影响程度及其方向。其中 shap_values 是使用 SHAP 计算得到的特征重要性权重,data[cols] 是特征数据,interaction_index 是指定交互特征的索引(这里为 None 表示不考虑交互作用),show 参数表示是否显示图像。
XGBClassifier(base_score=None, booster=None, callbacks=None, colsample_bylevel=None, colsample_bynode=None, colsample_bytree=None, early_stopping_rounds=None, enable_categorical=False, eval_metric=None, feature_types=None, gamma=None, gpu_id=None, grow_policy=None, importance_type=None, interaction_constraints=None, learning_rate=None, max_bin=None, max_cat_threshold=None, max_cat_to_onehot=None, max_delta_step=None, max_depth=None, max_leaves=None, min_child_weight=None, missing=nan, monotone_constraints=None, n_estimators=100, n_jobs=None, num_parallel_tree=None, objective='multi:softprob', predictor=None, ...)
这是XGBClassifier的参数列表,其中一些常用参数的含义如下:
- n_estimators:弱分类器的个数(即决策树的个数)
- max_depth:决策树的最大深度
- learning_rate:学习率或步长,控制每个弱分类器的权重缩减程度
- objective:多分类的损失函数,通常为'multi:softprob'或'multi:softmax'
- gamma:控制节点分裂的最小损失下降值,防止过拟合
- reg_lambda:L2正则化项的权重
- subsample:训练每个弱分类器时的样本采样比例
- colsample_bytree:训练每个弱分类器时的特征采样比例
除了这些参数,XGBClassifier还有很多其他参数可以调节,具体可以参考官方文档:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgboost.sklearn
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