XGBoost库中的get_score()方法是利用什么算法来计算每个特征的得分的

XGBoost库中的get_score()方法是根据特征在所有树中被选择为切分点的次数来计算每个特征的重要性得分的。特别地，对于每个特征，XGBoost会统计该特征在每棵树中被选择为切分点的次数，并将这些次数加总得到该特征在所有树中被选择为切分点的次数。然后，XGBoost会对所有特征的得分进行归一化，使得它们的和等于1。这个方法的实现基于该算法：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model_analysis.html#feature-importance。

相关问题

booster.get_booster().get_score

这是XGBoost模型对象booster的一个方法调用，用于获取XGBoost模型中每个特征的重要性得分。

具体来说，get_booster方法用于获取XGBoost模型的底层Booster实例，而get_score方法用于获取Booster实例中每个特征的重要性得分。重要性得分可以通过weight、gain、cover等指标计算得到。

get_score方法的语法为：get_score(fmap='', importance_type='weight')

其中，fmap参数可以指定特征映射文件的路径，用于将特征名称转换为特征索引。importance_type参数可以指定特征重要性计算的类型，可以是'weight'、'gain'、'cover'等。

例如，booster.get_booster().get_score(importance_type='gain')可以获取XGBoost模型中每个特征的gain重要性得分。

in <module> importance = xgb.get_score(importance_type='weight') AttributeError: module 'xgboost' has no attribute 'get_score

我很抱歉，似乎我的上一个回答有误。在 xgboost 库中，获取特征重要性的正确方式是使用 `get_score()` 方法，但是该方法仅适用于 xgboost 版本 0.4 以上。如果您的 xgboost 版本较低，该方法可能不可用。

如果您的 xgboost 版本较低，您可以使用 `get_fscore()` 方法来获取特征重要性。可以使用以下代码获取特征重要性：

importance = xgb.booster().get_fscore()

如果您的 xgboost 版本较高，则可以使用以下代码获取特征重要性：

importance = xgb.get_score(importance_type='weight')

其中，`importance_type` 参数指定了特征重要性的类型，可以是 `'weight'`、`'gain'` 或 `'cover'`。默认值为 `'weight'`，表示特征重要性是指特征被选为分裂节点的次数。如果您希望获取其他类型的特征重要性，请修改 `importance_type` 参数的值。