xgb.to_graphviz(xgb_model,num_trees=1,yes_color='#638e5e',no_color='#a40000')
时间: 2024-03-31 16:37:08 浏览: 25
这是一段使用XGBoost库将训练好的XGBoost模型可视化为决策树的代码。其中,xgb_model是训练好的XGBoost模型,to_graphviz函数用于将模型转化为Graphviz格式的决策树图。参数num_trees指定要可视化的决策树的编号,yes_color和no_color分别指定左右分支的颜色。整个代码的作用是生成一个XGBoost模型的决策树可视化图。
相关问题
importance = xgb.booster().get_fscore() # importance = xgb.get_score(importance_type='weight')
是的,您可以使用以下代码获取特征重要性:
```python
importance = xgb.booster().get_fscore()
```
这个方法适用于 xgboost 版本 0.4 以上,但是如果您的 xgboost 版本较低,该方法可能不可用。如果您的 xgboost 版本较高,则可以使用以下代码获取特征重要性:
```python
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。
importance=xgb.feature_importance_
在 xgboost 库中,获取特征重要性的正确方式是使用 `get_score()` 方法。可以使用以下代码获取特征重要性:
```python
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。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)