feature_importance

Feature importance refers to the measure of the contribution of each feature in a machine learning model towards the outcome or prediction. It indicates the relative importance of each predictor variable in determining the outcome of the model. Feature importance can be estimated by various methods such as permutation importance, drop-column importance, or model-based importance. It helps in identifying the most significant features that influence the model output and can be used for feature selection and model optimization. Feature importance is commonly used in decision tree models, random forest models, and gradient boosting models.

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importance=xgb.feature_importance_ AttributeError: module 'xgboost' has no attribute 'feature_importance_'

这错误提示表明 XGBoost 模块中没有名为 feature_importance_ 的属性。可能是因为您使用的是旧版本的 XGBoost，或者您的代码中有一些错误。请尝试更新 XGBoost 模块并查看文档以确保您使用的是正确的方法和属性名称。您也可以尝试使用 XGBoost 中的其他特征重要性属性，例如 get_score() 或 get_fscore()。

in <module> importance=xgb.feature_importance_ AttributeError: module 'xgboost' has no attribute 'feature_importance_'

这 error 的原因是因为在 xgboost 库的旧版本中没有 `feature_importance_` 这个属性。可以通过升级 xgboost 库的方式来解决这个问题。请在命令行中输入以下命令以升级 xgboost 库：

pip install --upgrade xgboost

如果您已经使用了虚拟环境，请确保在正确的环境中运行该命令。如果您使用的是 Anaconda，则可以在 Anaconda Prompt 中运行该命令。