XGBoost 模型树价值洞察答案

【问题标题】：XGBoost model tree value insightXGBoost 模型树价值洞察
【发布时间】：2019-08-07 04:48:59
【问题描述】：

我在 Python 中创建了一个 XGBoost 模型，并一直在使用以下代码来更好地理解该模型：

xgb.plot_importance(model)

或

xgb.plot_importance(model, importance_type="gain")

我可以了解哪些参数具有最大价值，但似乎很难告诉我这些值是什么。

假设我想确定在某一天有多少人会租用自行车。运行上面的两个 plot_importance 方法可能会告诉我“温度”和“星期几”是确定自行车骑行量的最重要参数。但我想知道的是，哪些值决定了高自行车骑行次数，哪些值决定了低自行车骑行次数。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我猜您正在尝试做的是可视化和调试算法在预测时所做的事情。为此，我建议查看ELI5，特别是涵盖working with XGBoost 的部分。有关如何在 Titanic 数据集上使用 ELI5 和 XGBoost 的综合示例，请查看this link。

为了解释预测，请执行以下操作：

from eli5 import show_prediction
show_prediction(moel, your_prediction, show_feature_values=True)

【讨论】：