我正在尝试使用 xgboost 绘制特征重要性。
下面的代码显示了问题。
len(dtrain.feature_names),
len(model.get_score().values()),
len(model.get_fscore().values())
(289, 269, 269)
当我尝试获取分数时，其余 20 列发生了什么情况。 我是不是错过了什么。我对此非常天真。
最佳答案
这 20 个特征(列)从未在梯度提升决策树中被选择。换句话说，XGBoost 模型没有使用这 20 个特征。
关于machine-learning - xgboost get_fscore() 或 get_score() 返回更少的列数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43862499/