向AI转型的程序员都关注了这个号 👇👇👇
机器学习AI算法工程 公众号：datayx
在机器学习实践中，我们要经常用到xgboost框架去训练数据，然后用训练得到的模型再去预测其他未知的数据的标签。
在判断训练得到的模型是否合理时，一个很重要的步骤就是查看xgboost模型的特征重要性排序。如果观察得到模型的排名前几的特征都不符合我们正常的思维，那么模型很可能是不稳定或者有问题的。在训练得到模型文件及特征映射文件后，可以通过下面一段代码查看特征排名、特征名称、特征权重值
基本思想
根据结构分数的增益情况计算出来选择哪个特征的哪个分割点，某个特征的重要性，就是它在所有树中出现的次数之和。
参考链接
https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53698760
https://blog.csdn.net/oppo62258801/article/details/81212854
阅读过本文的人还看了以下：
分享《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码
《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码
李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材
【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类
如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
Machine Learning Yearning 中文翻译稿
斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）
中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程
不断更新资源
深度学习、机器学习、数据分析、python
搜索公众号添加： datayx
长按图片，识别二维码，点关注
AI项目体验