xgboost 特征重要性图保存

2024-08-27

XGBoost 输出特征重要性以及筛选特征

1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() XGBoost 特征重要性绘图也可以使用XGBoost内置的特征重要性绘图函数 # plot feature importance using built-in function from xgboo

xgboost 特征重要性计算

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

kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic<随机森林&特征重要性>

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量获取新变量,对数值变量进行规范化,获取派生属性并进行维规约.现在我们已经有了一个特征集,可以进行训练模型了. 由于这是一个分类问题,可以使用L1 SVM 随机森林等分类算法,随机森林是一个非常简单而

PS切图保存后的背景图为透明

1.若想PS切图保存后的背景图为透明,那么则需要在如下图中所示的修改即可,切图后[文件]——>[存储为web格式]——>[PNG-24]: 2.要想在css中的背景图片为相通,则先剪切一个小个的图,然后再选择background:url(images/xx.jpg) repeat-x:

【集成学习】sklearn中xgboost模块中plot_importance函数（绘图--特征重要性）

直接上代码,简单 # -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgb

sklearn中xgboost模块中plot_importance函数（特征重要性）

# -*- coding: utf-8 -*- """ ############################################################################### # 作者:wanglei5205 # 邮箱:wanglei5205@126.com # 代码:http://github.com/wanglei5205 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205 # 目的:学习xgboost的plot

【原创】xgboost 特征评分的计算原理

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处

使用plot_importance绘制特征重要性曲线

代码如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- #导入需要的包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import roc_auc_score from xgboost import XGBClassifier from xgboost import

特征工程 —— 特征重要性排序（Random Forest）

树模型天然会对特征进行重要性排序,以分裂数据集,构建分支: 1. 使用 Random Forest from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor boston_data = load_boston() X = boston_data['data'] y = boston_data['target'] # dir(boston_data) ⇒ 查看其支持的属性为

sklearn 可视化模型的训练测试收敛情况和特征重要性

show the code: # Plot training deviance def plot_training_deviance(clf, n_estimators, X_test, y_test): # compute test set deviance test_score = np.zeros((n_estimators,), dtype=np.float64) for i, y_pred in enumerate(clf.staged_predict(X_test)): test_s

GIF图保存下来不会动？用Folx的浏览器捕获下载功能试试！

表情包大多是GIF格式的动图,有时候使用浏览器的另存为保存完发现并不能动态播放,怎么办呢?试试Folx提供的浏览器捕获下载功能,就能将各种格式的图片,包括GIF动图的下载链接捕获下来,供进一步下载使用.接下来,大家一起来看看如何操作吧. 图1:软件界面一.使用Folx浏览器捕获功能在使用Folx浏览器捕获功能前,用户需确保浏览器已经安装了Folx扩展程序,并允许Folx在浏览器中捕获内容. 如图2所示,找到可供下载的表情动图后,右击动图,就可以在其快捷菜单中找到"使用Folx下载(Downl

matplotlib画的图保存为emf格式

在用matplotlib保存图片时,发现不能直接保存为emf格式.百度有人说要先另存为svg格式,再使用INKSCAPE软件转换成emf格式.我试了一下,发现还是不行,后来,发现先用matplotlib存为svg格式,再用visio另存为emf是可以的. matplotlib支持的图片存储格式:eps, jpeg, jpg, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz, tif, tiff plt.savefig('loc_svg.svg',dpi=600)

pyspark 随机森林特征重要性

# IMPORT >>> import numpy >>> from numpy import allclose >>> from pyspark.ml.linalg import Vectors >>> from pyspark.ml.feature import StringIndexer >>> from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifi

Python机器学习笔记：XgBoost算法

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点

scikit-plot

安装说明安装Scikit-plot非常简单,直接用命令: pip install scikit-plot 即可完成安装. 仓库地址: https://github.com/reiinakano/scikit-plot 里面有使用说明和样例(py和ipynb格式). 使用说明简单举几个例子比如画出分类评级指标的ROC曲线的完整代码: from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import tra

机器学习入门-随机森林温度预测的案例 1.datetime.datetime.datetime(将字符串转为为日期格式) 2.pd.get_dummies(将文本标签转换为one-hot编码) 3.rf.feature_importances_(研究样本特征的重要性) 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60) 对标签进行翻转

在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features) # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_importances 探究了随机森林样本特征的重要性,对其进行排序后条形图 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60) # 对图中的X轴标签进行60的翻转代码: 第一步:数