xgboost模型的内部节点预测
xgboost模型的内部节点预测
提问于 2019-03-27 21:52:51
是否有可能计算xgboost模型的内部节点预测？R包gbm为每个树的内部节点提供了一个预测。
然而，xgboost输出只显示对模型最终叶子的预测。
xgboost输出：
注意，Quality列对第6行中的叶节点有最终的预测，我也希望每个内部节点都有这个值。
Tree Node ID Feature Split Yes No Missing Quality Cover
1: 0 0 0-0 Sex=female 0.50000 0-1 0-2 0-1 246.6042790 222.75
2: 0 1 0-1 Age 13.00000 0-3 0-4 0-4 22.3424225 144.25
3: 0 2 0-2 Pclass=3 0.50000 0-5 0-6 0-5 60.1275253 78.50
4: 0 3 0-3 SibSp 2.50000 0-7 0-8 0-7 23.6302433 9.25
5: 0 4 0-4 Fare 26.26875 0-9 0-10 0-9 21.4425507 135.00
6: 0 5 0-5 Leaf NA <NA> <NA> <NA> 0.1747126 42.50R gbm产出：
在R gbm包输出中，预测列包含叶节点(SplitVar == -1)和内部节点的值。我希望从xgboost模型访问这些值。
SplitVar SplitCodePred LeftNode RightNode MissingNode ErrorReduction Weight Prediction
0 1 0.000000000 1 8 15 32.564591 445 0.001132514
1 2 9.500000000 2 3 7 3.844470 282 -0.085827382
2 -1 0.119585850 -1 -1 -1 0.000000 15 0.119585850
3 0 1.000000000 4 5 6 3.047926 207 -0.092846157
4 -1 -0.118731665 -1 -1 -1 0.000000 165 -0.118731665
5 -1 0.008846912 -1 -1 -1 0.000000 42 0.008846912
6 -1 -0.092846157 -1 -1 -1 0.000000 207 -0.092846157问题：
如何访问或计算xgboost模型的内部节点的预测？我想用他们的贪婪，可怜的人的版本的SHAP分数。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-08-17 14:48:46
这个问题的解决方案是用all_stats=True转储xgboost json对象。这将cover统计数据添加到输出中，该输出可用于通过内部节点分发叶点：
def _calculate_contribution(node: AnyNode) -> float32:
if isinstance(node, Leaf):
return node.contrib
else:
return (
node.left.cover * Node._calculate_contribution(node.left)
+ node.right.cover * Node._calculate_contribution(node.right)
) / node.cover内部贡献是儿童缴款的加权平均数。使用此方法，生成的结果与用pred_contribs=True和approx_contribs=True调用预测方法时返回的结果完全匹配。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55387052
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