特征重要性之排列重要性Permutaion Importance
基於模型刷選特征方法有：排列重要性、shap value、null importance 這里簡單介紹一下排列重要性： 一、排列重要性原理 首先建立一個模型，計算某列特征重要性時，打亂該列順序，其余列不變，然后再使用打亂后的數據來預測，最后計算正確率；如果某列對模型預測很重要，那么打亂該列 ...
原文：重要性采樣(Importance Sampling)——TRPO與PPO的補充
重要性采樣 Importance Sampling TRPO與PPO的補充 作者：凱魯嘎吉 博客園http: www.cnblogs.com kailugaji 上兩篇博客已經介紹了信賴域策略優化 Trust Region Policy Optimization, TRPO 與近端策略優化算法 Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO ，他們用到一個 ...
2021-10-13 11:32 0 1173 推薦指數：
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feature_importance的特征重要性 There are indeed several ways to get feature "importances". As often, there is no strict consensus about what this word ...
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有一個概率密度函數p(x)，求解隨機變量x基於此概率下某個函數f(x)的期望，表示如下： 如果概率分布形式比較簡單的話，我們可以采用解析的方法： 如果f(x)過於復雜的話，直接求解就非常復雜，我們采用蒙特卡洛的方法。根據大數定理，當采樣數量足夠大的話，采樣樣本可以無限近似地表示原分布 ...
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1.一般來說我們可以使用xgboost.get_score去畫圖，但是如果字段名字有中文時，是會報錯的 2.可以通過映射關系，從plot_importance的參數入手。但是可能會復雜一下。 3.可以使用xgb.DMatrix(tfeature_names=list)，這個方法簡單實用 ...
【集成學習】sklearn中xgboost模塊中plot_importance函數（繪圖--特征重要性）
直接上代碼，簡單 ...