问xgboost中的特性重要性

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是的，在推导特征重要性时考虑了学习速度。Xgboost中的学习速率基本上是在向模型中添加新树时使用的加权因子。这意味着改变学习速度会导致模型的总体结构不同。

正如您所提到的，Xgboost中的特性重要性与随机林中的计算相似。这是相对简单的，因为功能只是按它们在树中的出现排列。更经常用于决策的特性具有更高的特性重要性。

现在让我们回到学习速度。模型的整体结构取决于学习速度。这意味着改变学习速度将导致使用特性的频率发生变化。因此，学习速率的变化会导致特征重要性的变化。

这是你可以测试的东西。创建一个Xgboost模型，打印特性重要性，更改学习速度并再次打印。你会看到它是如何变化的。