聊聊feature_importances_ 1 背景2 原理2.1 文字版2.2 公式版2.3 面试遇到的问题 3 Python实现3.1 解决mac下用jupyter绘图不显示中文的问题3.2 一个神奇的函数：np.argsort 4 参考 1 背景 在运用树模型建模的时候，常用的一个sklearn的子库就是看特征重要性，也就是f
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2024-01-04 06:06:30
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前言
现在神经网络的运用越来越流行了，即使在结构化数据领域神经网络也随着数据量的增大而逐渐替代传统机器学习方法，能够创建一个基础的深度神经网络解决问题对一个合格的算法工程师来说变得越来越关键了。我就从一个初学者的角度出发，对我们常见的回归问题运用神经网络对和集成学习大杀器XGBoost进行预测效果对比。
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1.Python语言1.1 Python语言的基本概念Python 是一种极少数能兼具 简单 与 功能强大 的编程语言。你将惊异于发现你正在使用的这门编程语言是如此简单，它专注于如何解决问题，而非拘泥于语法与结构官方对 Python 的介绍如下：
Python 是一款易于学习且功能强大的编程语言。 它具有高效率的数据结构，能够简单又有效地实现面向对象编程。Python 简洁的语法与动态输入之
xgb_trained_model = xgb.train(params, train_xgb_split, 500, watch_list, early_stopping_rounds=50, verbose_eval=10)importance = xgb_trained_model.get_fscore()temp1 = []temp2 = []for k in importanc...
原创
2022-07-19 11:46:42
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1. 首先要理解Boost和Gradient Boost。 前者是在算法开始时候，，为每一个样本赋上一个相等的权重值，也就是说，最开始的时候，大家都是一样重要的。在每一次训练中得到的模型，会使得数据点的估计有所差异，所以在每一步结束后，我们需要对权重值进行处理，而处理的方式就是通过增加错分类点的权重，这样使得某些点如果老是被分错，那么就会被“严重关注”，也就被赋上一个很高的权重。然后等
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2024-07-02 23:32:24
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python注释 用处：注释用来书写一些解释性信息，对代码的逻辑作用等作出描述 单行注释、多行注释 1 # 这是单行注释，注释内容与# 之间要空一格
2
3 print("hello world!") # 这是代码后的注释，与代码之间要空两格
4
5
6 '''
7 这是多行注释，用三个单引号引起来
8 '''
9
10 """
11 这是多行注释，用三个双引号引起
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2024-08-02 20:49:47
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方法特征重要性是指特征对目标变量的影响程度，即特征在模型中的重要性程度。判断特征重要性的方法有很多，下面列举几种常用的方法：1. 基于树模型的特征重要性：例如随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Tree）等模型可以通过计算每个特征在树模型中被使用的次数或者被用来进行分裂的重要性，来衡量特征的重要性。2. 基于线性模型的特征重要性：例如线性回归（L
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2023-11-11 19:55:34
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Tree ensemble算法的特征重要度计算标签： 特征选择 GBDT 特征重要度集成学习因具有预测精度高的优势而受到广泛关注，尤其是使用决策树作为基学习器的集成学习算法。树的集成算法的著名代码有随机森林和GBDT。随机森林具有很好的抵抗过拟合的特性，并且参数（决策树的个数）对预测性能的影响较小，调参比较容易，一般设置一个比较大的数。GBDT具有很优美的理论基础，一般而言性能更有优势。关于GBD
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2024-03-16 22:29:48
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简单地说，KNN算法就是通过测量不同特征值之间的距离来对特征进行分类的一种算法。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将数据的每个特征与样本集中数据对应的特征
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2024-04-08 21:14:14
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前不久，我写了一篇文章回顾 Python 中 print 的发展历史 ，提到了两条发展线索：明线：早期的 print 语句带有 C 和 Shell 的影子，是个应用程序级的 statement，在最初十几年里，经历过 PEP-214 和 PEP-259 的改进；再到 2009 年的大版本 3.0，由语句改成了 print() 函数，还在 3.3 版本，做过一次功能增强，最终上升成为一等的内置函数。
在采用决策树算法建立模型的场景中，例如GBDT、XGBoost、LightGBM、Random Forest等，我们习惯通过Feature Importance指标作为特征筛选的重要方法之一。从特征定量分析的可解释性角度来讲，这种方法实现过程方便，且评估逻辑简单，因此在决策树的实际建模场景中应用较为广泛。 针对Feature Importance的应用，虽然实践效果较好，但仍存在一定的缺点，主要体
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2024-04-12 11:55:45
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数据结构和算法基础什么是数据结构和算法：兵法，计算的方法。算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。算法的特征：输入：算法具有0个或多个输入输出：算法至少有1个或多个输出有穷性：算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成确定性：算法中的每一步都有确定的含义，不会出现二义性可行性：算法的每一步都是可行的，也就是说每一步都能执行有限的次数完成时间复杂度和大O表
链式比较操作
它会把这种链式的比较操作转换成：1 < x and x < 10
>>> x = 5
>>> 1 < x < 10
True
>>> 10 < x < 20
False
>>> x < 10 < x*10 < 100
True
>>> 10
用xgboost模型对特征重要性进行排序在这篇文章中，你将会学习到：xgboost对预测模型特征重要性排序的原理（即为什么xgboost可以对预测模型特征重要性进行排序）。如何绘制xgboost模型得到的特征重要性条形图。如何根据xgboost模型得到的特征重要性，在scikit-learn进行特征选择。 梯度提升算法是如何计算特征重要性的？使用梯度提升算法的好处是在提升树被创建后，可以
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2023-11-13 16:42:09
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XGB 内置的三种特征重要性计算方法1weightxgb.plot_importance 这是我们常用的绘制特征重要性的函数方法。其背后用到的贡献度计
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2023-05-18 17:07:15
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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...
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2021-10-25 15:16:21
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一. 为什么要使用Python？Python的主要特点有：（1）软件质量，Python代码具有很强的可读性，因此在重用和维护方面就比较方便；（2）编码效率，Python没有编译和链接库的过程；（3）程序移植性，不做任何修改，Python可运行在Windows和Linux系统；（4）丰富的支撑库，Python既可集成自身的库，也可使用第三方库；（5）组件集成功能，它可与多种语言通信，不是一个
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2023-11-21 14:38:53
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随机森林模型介绍：随机森林模型不仅在预测问题上有着广泛的应用，在特征选择中也有常用。随机森林是以决策树为基学习器的集成学习算法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，更令人惊奇的是它在分类和回归上表现出了十分惊人的性能。 随机森林模型在拟合数据后，会对数据属性列，有一个变量重要性的度量，在sklearn中即为随机森林模型的 feature_importances_ 参数，这个参数返回一个nu
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2023-10-10 17:23:09
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任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。特征工程具有强大的潜力，但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程。Prateek Joshi，是一名数据科学家，花了不少时间研究多种特征，并从不同角度分析其可行性。现在，整个特征工程过程可实现自动化，他将通过这篇文章进行详细介绍。下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任
特征重要性排序在机器学习模型开发表现非常关键。这篇博文将带你深入了解如何在 Python 中实现特征重要性排序的过程中，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等结构。
## 版本对比
在Python机器学习库发展迅速的时代，我们需要对不同版本的库进行对比，尤其是涉及特征重要性排序的方法是否有所变化。
### 兼容性分析
在不同版本中，特征重要性排序的实现可能会涉及
