Table of Contents

XGBoost常用代码

2021-05-13

| 编程

| reads

显示特征重要性

1
2
3
4
5
6


import pandas as pd

f_importance = xbg_reg.get_booster().get_score(importance_type='gain')

importance_df = pd.DataFrame.from_dict(data=f_importance, orient='index')
importance_df.plot.bar()

辅助数据文件：组输入适用于排序任务中的pairwise和listwise；组文件自动加载，若数据文件为train.txt，则组文件为train.txt.group；组文件为单列数字，按顺序指示数据文件中每个组的实例数。

辅助数据文件：样本权重针对训练数据分配每个实例的权重；权重文件自动加载，若数据文件为train.txt，则权重文件为train.txt.weight；权重文件为单列数字，权重值为[0,1]，数字越大则影响越大。另一种配置权重的方式：在数据文件的标签后加上:<权重>

python