1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Extreme Gradient Boosting with XGBoost
Connected

Cvičení

Vizualizace jednotlivých stromů XGBoost

Teď, když jsi pomocí XGBoost sestavil/a a vyhodnotil/a jak regresní, tak klasifikační modely, je čas naučit se, jak modely vizuálně prozkoumávat. V tomto cvičení vizualizuješ jednotlivé stromy z plně naboostovaného modelu, který XGBoost vytvoří na základě celé datové sady o cenách nemovitostí.

XGBoost nabízí funkci plot_tree(), která tento typ vizualizace usnadňuje. Po natrénování modelu pomocí učicího API XGBoost ho můžeš předat funkci plot_tree() spolu s počtem stromů, které chceš vykreslit, prostřednictvím argumentu num_trees.

Pokyny

100 XP
  • Vytvoř slovník parametrů s hodnotou "objective" nastavenou na "reg:squarederror" a "max_depth" nastavenou na 2.
  • Natrénuj model s použitím 10 boostovacích kol a slovníku parametrů, který jsi právě vytvořil/a. Výsledek ulož do proměnné xg_reg.
  • Vykresli první strom pomocí xgb.plot_tree(). Funkce přijímá dva argumenty – model (v tomto případě xg_reg) a num_trees, přičemž indexování začíná od nuly. Pro vykreslení prvního stromu tedy zadej num_trees=0.
  • Vykresli pátý strom.
  • Vykresli poslední (desátý) strom otočený na bok. K tomu přidej klíčový argument rankdir="LR".