1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Екстремальний градієнтний бустинг з XGBoost
Connected

Вправа

Візуалізація окремих дерев XGBoost

Тепер, коли ви використали XGBoost для побудови й оцінювання моделей регресії та класифікації, варто навчитися візуально досліджувати свої моделі. Тут ви візуалізуєте окремі дерева з повністю підсиленої моделі, яку XGBoost створює, використовуючи весь набір даних про житло.

У XGBoost є функція plot_tree(), яка полегшує таку візуалізацію. Після того як ви натренуєте модель за допомогою API навчання XGBoost, ви можете передати її у функцію plot_tree() разом із кількістю дерев, які хочете відобразити, через аргумент num_trees.

Інструкції

100 XP
  • Створіть словник параметрів із "objective" = "reg:squarederror" та "max_depth" = 2.
  • Натренуйте модель, використавши 10 раундів підсилення та створений вами словник параметрів. Збережіть результат у xg_reg.
  • Побудуйте графік першого дерева за допомогою xgb.plot_tree(). Функція приймає два аргументи: модель (у цьому випадку xg_reg) і num_trees, індексація якого починається з 0. Тож для першого дерева вкажіть num_trees=0.
  • Побудуйте графік п'ятого дерева.
  • Побудуйте графік останнього (десятого) дерева горизонтально. Для цього додайте іменований аргумент rankdir="LR".