XGBoost模型的特征重要性的图增益，覆盖率，权重

Question

我有一个XGBoost模型xgboost_model。绘制此XGBoost模型的功能重要性；

plot_importance(xgboost_model)
pyplot.show()

该图显示F分数。但是，还有一些重要指标，例如F分数后面的增益，覆盖率，权重。

我如何分别绘制重要性指标的获取，覆盖范围和权重？

我正在使用python 3.7

Answer 1

您可以将不同的重要性类型传递给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)

在上面的示例中，您可以构建一个subplot，其中包含3个图，每个图对应plot_importance支持的三种类型。