python - xgboost 及其 sklearn 的集成 feature_importances_ 错误

Question

我正在使用 XGBoost 及其 sklearn 的包装器。

每当我尝试打印 feature_importances_ 时，都会出现以下错误:

ValueError: invalid literal for int() with base 10

深入研究代码，我发现 feature_importances_ property正在调用 get_fscore method (带有空参数)来自原始助推器。此方法显式返回一个形状如下的字典:

{'feat_name1':5,'feat_name2':8,...,'feat_nameN':1}

因此，考虑到 feature_importances_ 将 int 转换应用于 key ，可以揭示错误消息的基本原理。

keys = [int(k.replace('f', '')) for k in fs.keys()] #this is the conflictive line of code

所以，我的问题有两个方面:

1- 这是一个错误吗，因此我应该报告它(甚至修复它并请求拉取)？

2- get_fscore 函数及其 fmap 参数是否遗漏了什么？

Answer 1

我建议在 XGBoost Github 站点将其作为错误报告:https://github.com/dmlc/xgboost/issues