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树模型中, 特征重要性的计算方法

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主要查看了三个文档: DecisionTree, XGBoost, LightGBM.

sklearn中GradientBoostingClassifier(GBDT)和RandomForest没有找到特征重要性计算方法的详述.

Decision Tree

DecisionTree

该特征带来的信息增益的总量(需要经过标准化). 也被称为基尼重要性.

XGBoost

XGBoost
  • weight: 该特征被选为分裂特征的次数.
  • gain: 该特征的带来平均增益(有多棵树).
  • cover: 该特征对每棵树的覆盖率.

LightGBM

LightGBM
  • split: 使用该特征的次数.
  • gain: 该特征的总增益.

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