XGBoost -使用XGBRegressor进行特征选择

Question

我试图通过XGBRegressor()执行特性选择(用于回归任务)。

更确切地说，我想知道：

• 如果有类似于feature_importances_的方法，与XGBClassifier一起使用，我可以用于回归。
• 如果XGBoost的方法plot_importance()与XGBRegressor()一起使用时是可靠的

Answer 1

最后，我通过以下方式解决了这一问题：

model.booster().get_score(importance_type='weight')

Answer 2

以下是我的解决方案(Xname指的是功能名称)：

def xgb_feature_importance(model_xgb, fnames=None):
    b = model_xgb.booster()
    fs = b.get_fscore()
    all_features = [fs.get(f, 0.) for f in b.feature_names]
    all_features = np.array(all_features, dtype=np.float32)
    all_features_imp = all_features / all_features.sum()
    if fnames is not None:
        return pd.DataFrame({'X':fnames, 'IMP': all_features_imp})
    else:
        return all_features_imp