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फीचर इम्पोर्टेंस का विज़ुअलाइज़ेशन: मेरे डेटासेट में कौन से फीचर सबसे महत्वपूर्ण हैं

अपने XGBoost मॉडलों को विज़ुअलाइज़ करने का एक और तरीका है कि आप मॉडल के भीतर मूल डेटासेट की हर फीचर कॉलम की अहमियत (importance) देखें.

इसे करने का एक आसान तरीका यह है कि मॉडल के सभी बूस्टिंग राउंड्स (ट्री) में हर फीचर पर हुए स्प्लिट्स की संख्या गिनी जाए, और फिर परिणाम को बार ग्राफ़ के रूप में दिखाया जाए, जहाँ फीचर उसी क्रम में हों जिस बार वे दिखाई देते हैं. XGBoost में plot_importance() फंक्शन है, जो आपको यही करने देता है, और इस अभ्यास में आप इसे इस्तेमाल करेंगे!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

XGBoost के साथ Extreme Gradient Boosting

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • पहले की तरह X और y से अपना DMatrix बनाएँ.
  • एक पैरामीटर डिक्शनरी बनाएँ जिसमें उपयुक्त "objective" ("reg:squarederror") और "max_depth" 4 हो.
  • पिछले अभ्यास की तरह ही 10 बूस्टिंग राउंड्स के साथ मॉडल को ट्रेन करें.
  • फीचर इम्पोर्टेंस का ग्राफ़ बनाने के लिए xgb.plot_importance() का उपयोग करें और प्रशिक्षित मॉडल पास करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create the DMatrix: housing_dmatrix
housing_dmatrix = ____

# Create the parameter dictionary: params
params = ____

# Train the model: xg_reg
xg_reg = ____

# Plot the feature importances
____
plt.show()
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