CatBoostRegressor搭建的模型,之后怎么计算自变量对因变量的敏感性分析,并画出图。代码实现
时间: 2024-02-17 22:02:41 浏览: 22
要计算自变量对因变量的敏感性分析,可以使用CatBoost提供的方法`get_feature_importance()`,该方法返回每个特征的重要性得分。可以将这些得分作为自变量对因变量的敏感性指标。以下是一个简单的例子:
```python
from catboost import CatBoostRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练CatBoost回归模型
model = CatBoostRegressor(iterations=100, learning_rate=0.1, depth=5)
model.fit(X_train, y_train)
# 计算特征重要性得分
feature_importance = model.get_feature_importance()
# 绘制敏感性分析图
plt.barh(range(len(feature_importance)), feature_importance)
plt.yticks(range(len(feature_importance)), boston.feature_names)
plt.xlabel('Importance')
plt.ylabel('Features')
plt.show()
```
以上代码中,我们使用波士顿房价数据集训练了一个CatBoost回归模型,并使用`get_feature_importance()`方法计算了每个特征的重要性得分。最后,我们使用`matplotlib`库绘制了敏感性分析图。