python-3.x - XGBoost 模型树值(value)洞察

Question

我用 Python 创建了一个 XGBoost 模型，并使用以下代码来更好地理解该模型:

xgb.plot_importance(model)

或

xgb.plot_importance(model, importance_type="gain")

我可以了解哪些参数最有值(value)，但似乎缺乏告诉我这些值是什么的能力。

假设我正在尝试确定某一天有多少人会租用自行车。运行上面的两个plot_importance 方法可能会告诉我“温度”和“星期几”是确定自行车骑行量的最重要参数。但我想知道的是，这些值中哪些值决定了高自行车骑行次数，哪些值决定了低自行车骑行次数。

Answer 1

我猜你想要做的是可视化和调试算法在预测时所做的事情。为此，我建议查看 ELI5 ，特别是涵盖 working with XGBoost 的部分。有关如何在泰坦尼克号数据集上使用 ELI5 和 XGBoost 的综合示例，请查看 this link .

为了解释预测，请执行以下操作:

from eli5 import show_prediction
show_prediction(moel, your_prediction, show_feature_values=True)