rstudio中gbm.plot函数

R语言自带的gbm包为梯度提升机算法提供了多种方法。gbm.plot是其中的一个函数，它可以用来绘制模型中各个预测变量（predictors）的重要程度（importance）。在GBM模型中，特征重要性是一种度量方法，用于评估每个特征（predictor）对于模型预测的相对重要程度。此外， gbmtreeplot和gbm.interactionsplot这两个函数可以用来绘制GBM模型中决策树和特征交互的图像。

gbm.plot函数接受以下参数：

1. object: 对象是从gbm()或gbm.perf()函数中得到的
2. i.var：要显示重要性数值的变量的序号或变量名称
3. drop.levels： 是否删除没有关联值的水平（levels）
4. n.trees：绘图时树的数量
5. ylim: y轴的限制
6. rug： 选择是否在x轴上显示每个预测变量（predictor）的实例
7. main：图形标题

由于决策树在GBM算法中的重要性，gbm.plot中的变量重要性图往往呈现出右重尾形状，根据 x 值递减。 具体而言，图的右侧显示的特征更重要，因为它们更能显著地分隔目标。因此，在特征选择过程中，重要性较低的特征可以被过滤或舍弃。除此之外，如果预测变量之间存在共线性或相互依赖的情况，则需要考虑使用更高级的特征选择技术，以提高模型的预测性能和稳定性。