python - 绘制 XGBoost 模型特征重要性的增益、覆盖率、权重

Question

我有一个 XGBoost 模型 xgboost_model。绘制该 XGBoost 模型的特征重要性；

plot_importance(xgboost_model)
pyplot.show()

该图显示了 F 分数。然而，F 分数背后还有一些重要的指标，例如增益、覆盖率、权重。

如何单独绘制重要性指标增益、覆盖范围、权重？

我使用的是python 3.7

Answer 1

您可以将不同的重要性类型传递给plot_importance:

fig, ax = plt.subplots(3,1,figsize=(14,30))

nfeats = 15
importance_types = ['weight', 'cover', 'gain']

for i, imp_i in enumerate(importance_types):
    plot_importance(xgboost_model, ax=ax[i], max_num_features=nfeats
                    , importance_type=imp_i
                    , xlabel=imp_i)

在上面的示例中，您可以构建一个包含 3 个图的子图，每个图对应 plot_importance 支持的三种类型。

我在 jupyter 中对此进行了测试。否则，您将调用 plt.show()。