专业仿站网站建设,脚底长了像水泡一样的东西很痒什么原因,wordpress接入微信并搜索文章,网站开发程序排名接下来一段时间内#xff0c;会主要介绍下模型可解释性方向的一些常用方法。 模型可解释性#xff1a;主要用来解释为什么这个样本的特征是这样的时候#xff0c;模型结果是那样。面向老板汇报工作(尤其是不懂算法的老板)和业务方。
常用的树模型
xgboost、lightgbm这两个…接下来一段时间内会主要介绍下模型可解释性方向的一些常用方法。 模型可解释性主要用来解释为什么这个样本的特征是这样的时候模型结果是那样。面向老板汇报工作(尤其是不懂算法的老板)和业务方。
常用的树模型
xgboost、lightgbm这两个模型经常被使用具体原理不讲了可以巴拉一下之前的博客为了面试曾经很认真的推导整理过资料已经放在博客上与有缘人共享。
主要使用内容
一特征重要度
训练好模型后添加代码print(model.feature_importances_)。会打印出特征重要度。
形如下图 为了方便对比大家可以对特征重要度排序标注特征名。
二树结构
形如下图 以上两种方式比较形象的给老板解释了为啥某个特征值改变会对模型的预测结果产生那么大的影响。大概是因为这个特征位于头部轻而易举的影响到了最终模型的预测结果。
下一篇会介绍另一个方法旨在说明某一个特征值的变大变小对模型的影响是正向还是负向。敬请期待~
一个比较好的xgb特征重要度和特征选择的blogXGBoost学习六输出特征重要性以及筛选特征_xgboost的特征重要性-CSDN博客
