Gain de tracé, couverture, poids pour l'importance des caractéristiques du modèle XGBoost

Question

J'ai un modèle XGBoost xgboost_model . Pour tracer l'importance des caractéristiques de ce modèle XGBoost ;

plot_importance(xgboost_model)
pyplot.show()

Le graphique montre le score F. Cependant, il y a des mesures d'importance comme le gain, la couverture, le poids derrière le score F.

Comment puis-je tracer individuellement les paramètres d'importance que sont le gain, la couverture et le poids ?

J'utilise python 3.7

Answer 1

Vous pouvez passer différents types d'importance à 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)

Dans l'exemple ci-dessus, vous pouvez construire un subplot avec 3 parcelles à l'intérieur, chacune pour les trois types supportés par plot_importance .

Je l'ai testé dans jupyter . Sinon, vous appelleriez plt.show() .