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  • XGBoost中提供了三种特征重要性的计算方法: ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across all trees.‘gain’ - the average gain of the feature when it is used in trees...

    在XGBoost中提供了三种特征重要性的计算方法:

    ‘weight’ - the number of times a feature is used to split the data across all trees. 
    ‘gain’ - the average gain of the feature when it is used in trees 
    ‘cover’ - the average coverage of the feature when it is used in trees

    简单来说 
    weight就是在所有树中特征用来分割的节点个数总和; 
    gain就是特征用于分割的平均增益 
    cover 的解释有点晦涩,在[R-package/man/xgb.plot.tree.Rd]有比较详尽的解释:(https://github.com/dmlc/xgboost/blob/f5659e17d5200bd7471a2e735177a81cb8d3012b/R-package/man/xgb.plot.tree.Rd):the sum of second order gradient of training data classified to the leaf, if it is square loss, this simply corresponds to the number of instances in that branch. Deeper in the tree a node is, lower this metric will be。实际上coverage可以理解为被分到该节点的样本的二阶导数之和,而特征度量的标准就是平均的coverage值。

    还是举李航书上那个例子,我们用不同颜色来表示不同的特征,绘制下图 
    这里写图片描述

    转载于:https://www.cnblogs.com/cupleo/p/9951436.html

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  • 比如在sklearn中,可以用属性feature_importances_去查看特征重要度, 比如: from sklearn import ensemble #grd = ensemble.GradientBoostingClassifier(n_estimators=30) grd = ensemble.Ran...

     RF、GBDT、XGboost都可以做特征选择,属于特征选择中的嵌入式方法。比如在sklearn中,可以用属性feature_importances_去查看特征的重要度, 比如:

    from sklearn import ensemble
    #grd = ensemble.GradientBoostingClassifier(n_estimators=30)
    grd = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=30)
    grd.fit(X_train,y_train)
    grd.feature_importances_


      但是这三个分类器是如何计算出特征的重要度呢?下面来分别的说明一下。

    1. 随机森林(Random Forest)

        用袋外数据 (OOB) 做预测。随机森林在每次重抽样建立决策树时,都会有一些样本没有被选中,那么就可以用这些样本去做交叉验证,这也是随机森林的优点之一。它可以不用做交叉验证,直接用oob _score_去对模型性能进行评估。

        具体的方法就是:

            1. 对于每一棵决策树,用OOB 计算袋外数据误差,记为 errOOB1;

            2. 然后随机对OOB所有样本的特征i加入噪声干扰,再次计算袋外数据误差,记为errOOB2;

            3. 假设有N棵树,特征i的重要性为sum(errOOB2-errOOB1)/N;

        如果加入随机噪声后,袋外数据准确率大幅下降,说明这个特征对预测结果有很大的影响,进而说明它的重要程度比较高

    2. 梯度提升树(GBDT)

        主要是通过计算特征i在单棵树中重要度的平均值,计算公式如下:

    其中,M是树的数量。特征i在单棵树的重要度主要是通过计算按这个特征i分裂之后损失的减少值

    其中,L是叶子节点的数量,L-1就是非叶子结点的数量。

    3. XGboost

        XGboost是通过该特征每棵树中分裂次数的和去计算的,比如这个特征在第一棵树分裂1次,第二棵树2次……,那么这个特征的得分就是(1+2+...)。

    原文链接:https://blog.csdn.net/u014035615/article/details/79612827

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  • xgb_trained_model = xgb.train(params, train_xgb_split, 500, watch_list, early_stopping_rounds=50, verbose_eval=10) importance = xgb_trained_model.get_fscore() temp1 = [] temp2 = [] ...
    xgb_trained_model = xgb.train(params, train_xgb_split, 500, watch_list, early_stopping_rounds=50, verbose_eval=10)
    
    importance = xgb_trained_model.get_fscore()
    temp1 = []
    temp2 = []
    for k in importance:
        temp1.append(k)
        temp2.append(importance[k])
    print(pd.DataFrame({
            'column': temp1,
            'importance': temp2,
        }).sort_values(by='importance'))
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