xgboost 特徵重要性選擇 / 看所有特徵哪個重要
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 importance:
temp1.append(k)
temp2.append(importance[k])
print(pd.DataFrame({
'column': temp1,
'importance': temp2,
}).sort_values(by='importance'))
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