XGBOOST特征选择
时间: 2023-10-12 07:05:54 浏览: 163
基于XGBoost的特征选择算法
XGBoost特征选择是一种用于分类问题的特征选择方法,它使用了XGBoost模型来评估特征的重要性。在这种方法中,首先使用XGBoost模型对整个数据集进行训练,然后通过SelectFromModel类将数据集转换为具有选定特征的子集。SelectFromModel类可以使用预先训练的XGBoost模型,也可以通过阈值来选择哪些特征被保留。当在SelectFromModel实例上调用transform()方法时,该阈值被用于在训练集和测试集上一致性选择相同的特征。这样可以帮助分类器提高分类准确率,并减少冗余特征。
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