catboost特征重要性_大战三回合：XGBoost、LightGBM和Catboost一决高低 | 程序员硬核算法评测...

您的问题是关于catboost特征重要性的。对于CatBoost模型，可以通过查看模型的feature_importances_属性来获取特征重要性。这个属性将返回一个数组，其中每个元素对应于模型中每个特征的重要性得分。重要性得分越高，表示该特征对于模型的影响越大。您可以使用这些得分来选择最重要的特征，或者排除不重要的特征，以便提高模型的性能。值得注意的是，CatBoost使用一种称为“Per Feature Permutation”（PFP）的方法来计算特征重要性得分，该方法比其他方法更加准确。

相关问题

def __next_step(self, x, y): if not self.judge_colory: self.__history += 0 else: self.__history += 1 self.color = 1 if self.__history % 2 == 0 else 2 if self.start_ai_game: if self.ai_color == self.color: row,col = self.ai_stage(self.ai_game()[0],self.ai_game()[1]) else: col = round((x-self.__margin*2)/self.__cell_width) row = round((y-self.__margin*2)/self.__cell_width) stage_row = (y-self.__margin)-(self.__cell_width*row+self.__margin) stage_col = (x-self.__margin)-(self.__cell_width*col+self.__margin) if stage_col < stage_row: self.direct= 1 else: self.direct= 0 else: col = round((x - self.__margin * 2) / self.__cell_width) row = round((y - self.__margin * 2) / self.__cell_width) stage_row = (y - self.__margin) - (self.__cell_width * row + self.__margin) stage_col = (x - self.__margin) - (self.__cell_width * col + self.__margin) if stage_col < stage_row: self.direct = 1 else: self.direct= 0 if self.valide(row, col, self.direct): if self.__history % 4 == 0 or (self.__history + 2) % 4 == 0: self.__game_board.drew_turn(2) else: self.__game_board.drew_turn(1) self.add_logic(row, col, self.color) self.__game_board.draw_chess(row, col, self.color, self.direct) if self.judge_owner(row, col, self.color, self.direct): self.__game_board.drew_turn(self.judge_next(self.color)) for i in self.judge_owner(row, col, self.color, self.direct): x,y=self.draw_owner(i) self.__game_board.drew_owner(self.color, y, x) else: self.__game_board.drew_turn(self.color) self.judge_color(row, col, self.color, self.direct) print(self.logic_board_state) if 0 not in self.logic_board_owner: self.__game_board.pop_win(self.judge_winner())

这段代码是一个名为 `__next_step` 的方法。它接收两个参数 `x` 和 `y`，代表鼠标点击的坐标位置。

首先，根据 `self.judge_colory` 的值来判断是否需要更新 `self.__history`。如果 `self.judge_colory` 为假，则 `self.__history` 不变，否则将 `self.__history` 加 1。

接下来，根据 `self.__history` 的奇偶性来确定当前的颜色。如果 `self.__history` 是偶数，则 `self.color` 设置为 1，否则设置为 2。

如果 `self.start_ai_game` 为真，则进入 AI 对战模式。根据当前的颜色和 AI 的颜色判断是否轮到 AI 下棋。如果是，则调用 `self.ai_stage` 方法，传入当前棋盘状态和当前颜色，获取 AI 下棋的结果，并将结果赋值给 `row` 和 `col`。

如果不是 AI 下棋，即玩家下棋，则将鼠标点击位置转换为行和列的索引，并计算出相对于棋盘格子的位置。根据相对位置的大小，确定下棋方向，并将结果赋值给 `self.direct`。

接下来，通过调用 `self.valide` 方法判断当前位置是否可下棋。如果可下棋，则根据当前回合数判断应该绘制哪种颜色的标记，并调用相应的方法在游戏界面上绘制标记和棋子。

然后，通过调用 `self.judge_owner` 方法判断是否有棋子归属变更，并返回变更的位置。如果有变更，根据变更的位置绘制相应颜色的棋子。

接下来，通过调用 `self.judge_color` 方法更新逻辑棋盘的状态。

然后，打印出当前逻辑棋盘的状态。

最后，判断逻辑棋盘是否已满。如果已满，则调用 `self.judge_winner` 方法判断胜利方，并在游戏界面上弹出胜利提示。

if frame_idx % 1000 == 0: plt.plot(frame_idx, rewards) if done: break

这段代码是什么意思？

这段代码是一个伪代码，它用于训练强化学习模型时在训练过程中可视化奖励和训练步骤数量之间的关系。

具体来说，这段代码中的 `frame_idx` 变量表示当前训练步骤的数量，`rewards` 变量表示当前训练步骤的奖励值。在这个例子中，每当训练步骤数量 `frame_idx` 是 1000 的倍数时，就会使用 Matplotlib 库中的 `plot` 函数将当前的训练步骤数量和奖励值绘制成一个点，并加入到一个图形中。

而 `if done: break` 则表示当训练完成时跳出当前的训练循环。在强化学习中，当智能体完成了一次任务时，我们通常会将这个任务称为一个“回合”（episode），而 `done` 则表示当前回合是否已经完成。当 `done` 为 `True` 时，就意味着当前回合已经完成，我们需要跳出训练循环，开始下一回合的训练。