xgboost 可视化与结果分析

xgboost 的可视化，调用 xgb.to_graphviz 或 xgb.plot_tree 接口；python

1. 指定 fmap（feature map）

https://www.kaggle.com/mmueller/xgb-feature-importance-pythonweb

• 按照 feature map 的格式，编写 fmap 文件：svg

  def ceate_feature_map(features, fmap_filename):
      outfile = open(fmap_filename, 'w')
      i = 0
      for feat in features:
          outfile.write('{0}\t{1}\tq\n'.format(i, feat))
          i = i + 1
  
      outfile.close()
  
  # 调用
  fmap_filename = 'xgb.fmap'
  create_feature_map(X_train.columns, fmap_filename)

• 将 xgb.fmap 文件传入 xgb.plot_tree 文件中：code

  xgb.plot_tree(bst, fmap=fmap_filename)

• 指定图像的大小：orm

  fig = ptl.gcf()
  fig.set_size_inches(150, 100)

2. 结果分析

• bst.get_dump()xml

  • 查看各棵树的结构；

• bst.predict 的参数：接口

  • pred_leaf=True，各棵树对各个样本的预测的叶子；