xgboost的特征工程
时间: 2023-07-31 07:07:18 浏览: 55
回答: Xgboost在特征工程方面有一些常用的方法。首先,可以通过观察特征的分布和统计信息来进行特征选择,选择那些与目标变量相关性较高的特征。其次,可以使用Xgboost自带的特征重要性评估方法,通过训练模型后,根据特征在模型中的重要性进行筛选。此外,还可以进行特征组合,将多个特征进行组合生成新的特征,以提高模型的表现。另外,对于缺失值的处理,可以使用Xgboost的缺失值处理方法,如使用特定的值填充缺失值或者使用特征的均值、中位数等进行填充。总之,特征工程在Xgboost中是非常重要的,可以通过选择、组合和处理特征来提高模型的性能。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [xgboost特征工程](https://blog.csdn.net/jinruoyanxu/article/details/53668726)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [XGBoost实战](https://blog.csdn.net/qq_41375318/article/details/108111791)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python XGBoost算法代码实现和筛选特征应用](https://blog.csdn.net/hqr20627/article/details/79364377)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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