feature_importances_原理
时间: 2023-04-30 16:04:20 浏览: 355
"feature_importances_"原理是什么?"
feature_importances_是指机器学习模型中评估特征重要性的属性,其原理是通过对模型中每个特征的影响进行分析,确定每个特征对模型预测的重要程度。这样可以帮助我们更好地理解模型如何做出预测,并且可以用于特征选择,提高模型的性能和可解释性。
相关问题
sklearn库中feature_importances_原理
在sklearn库中,feature_importances_是一个属性,用于评估每个特征对于模型预测的重要性。它基于决策树算法,通过计算每个特征在所有决策树中被用来进行分裂的次数,来评估特征的重要性。
具体来说,对于每个决策树,sklearn库会计算每个特征在分裂时所带来的信息增益。信息增益表示在分裂前后数据集中的纯度提升程度,即分类结果更加准确。通过累加所有决策树中每个特征的信息增益,可以得到每个特征的总体重要性。
需要注意的是,feature_importances_的计算结果只有在基于树的模型中才有意义,如决策树、随机森林、梯度提升树等。对于线性模型,由于特征之间的关系比较复杂,无法直接计算特征的重要性。
xgboost模型feature_importances_原理
xgboost模型的feature_importances_属性可以用来衡量每个特征对模型的预测能力的重要性。其原理如下:
1. 计算每个特征被用于分裂的次数。
2. 对于每个特征,将其被用于分裂的次数除以所有特征被用于分裂的次数的总和,得到该特征的重要性占比。
3. 对于每个特征,将其重要性占比乘以100,得到该特征的重要性得分,表示该特征对模型的预测能力的贡献。
4. 将所有特征的重要性得分从高到低排序,得到特征重要性排名。