XGBoost模型树值洞察

Question

我用Python创建了一个XGBoost模型，并使用下面的代码来更好地理解该模型：

xgb.plot_importance(model)

或

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

我可以理解哪些参数最有价值，但似乎没有告诉我这些值是什么。

假设我想确定一天有多少人会租自行车。运行上述两种plot_importance方法可以告诉我，“温度”和“一周中的一天”是确定自行车骑行量的最重要的参数。不过，我想知道的是，这些数值中有哪些决定了高骑车次数，哪些值决定了低骑车次数。

Answer 1

我想你要做的是可视化和调试算法在预测中所做的事情。为此，我建议查看ELI5，特别是涉及使用XGBoost的部分。关于如何在泰坦尼克号数据集上使用ELI5和XGBoost的全面示例，请查看此链接。

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)