1.机器学习的源码特征重要性究竟是怎么算的

机器学习的特征重要性究竟是怎么算的

       了解主流机器学习模型计算特征重要性的过程。常用算法包括xgboost、解读gbdt、源码randomforest、解读tree等，源码湖北麻将源码大全它们都能输出特征的解读湖南大联盟源码重要性评分。本文将重点阐述xgboost和gbdt特征重要性计算方法。源码

       xgboost计算特征重要性涉及到复杂的解读过程。在xgboost R API文档中能找到部分解释。源码在Python代码中，解读通过get_dump获取树规则，源码规则描述了特征在决策树中的解读使用情况。然而，源码星辰云服务源码原始的解读get_score方法输出的仅为统计值，包含权重、源码增益和覆盖度，未转换为百分比形式，阿里云stm源码这还不是真正的特征重要性得分。在xgboost的sklearn API中，feature_importance_方法对重要性统计量进行归一化处理，将之转换为百分比形式，红包群APP源码计算分母为所有特征的重要性统计量之和。默认情况下，xgboost sklearn API计算重要性时使用importance_type="gain"，而原始get_score方法使用importance_type="weight"。

       对于gbdt，首先查找BaseGradientBoosting类，得到feature_importances_方法的源码。进一步追踪至tree模块，发现特征重要性来源于tree_.compute_feature_importances()方法。关于gbdt评估特征重要性的标准，存在疑问：它是依据分裂前后节点的impurity减少量进行评估。impurity的计算标准取决于节点的分裂标准，如MSE或MAE，具体在_criterion.pyx脚本中有所说明。gbdt中的树都是回归树，因此计算impurity的标准适用于该类问题。