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xgboost输出特征重要性排名和权重值

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机器学习AI算法工程

发布于 2019-10-28 16:17:35

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发布于 2019-10-28 16:17:35

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文章被收录于专栏：机器学习AI算法工程机器学习AI算法工程

在机器学习实践中，我们要经常用到xgboost框架去训练数据，然后用训练得到的模型再去预测其他未知的数据的标签。在判断训练得到的模型是否合理时，一个很重要的步骤就是查看xgboost模型的特征重要性排序。如果观察得到模型的排名前几的特征都不符合我们正常的思维，那么模型很可能是不稳定或者有问题的。在训练得到模型文件及特征映射文件后，可以通过下面一段代码查看特征排名、特征名称、特征权重值

基本思想

根据结构分数的增益情况计算出来选择哪个特征的哪个分割点，某个特征的重要性，就是它在所有树中出现的次数之和。

参考链接

https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53698760

https://blog.csdn.net/oppo62258801/article/details/81212854

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原始发表：2019-07-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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