1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Gradient Boosting Cực Mạnh với XGBoost
Connected

Bài tập

Trực quan hóa từng cây trong XGBoost

Giờ đây, sau khi bạn đã dùng XGBoost để xây dựng và đánh giá mô hình hồi quy cũng như phân loại, hãy học cách khám phá mô hình bằng trực quan. Ở đây, bạn sẽ trực quan hóa từng cây từ mô hình đã boosting đầy đủ mà XGBoost tạo ra bằng toàn bộ tập dữ liệu nhà ở.

XGBoost có hàm plot_tree() giúp việc trực quan hóa này trở nên dễ dàng. Sau khi bạn huấn luyện một mô hình bằng API học của XGBoost, bạn có thể truyền mô hình đó vào hàm plot_tree() cùng với số lượng cây muốn vẽ bằng đối số num_trees.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tạo một từ điển tham số với "objective" là "reg:squarederror" và "max_depth" là 2.
  • Huấn luyện mô hình với 10 vòng boosting và bộ tham số bạn vừa tạo. Lưu kết quả vào xg_reg.
  • Vẽ cây đầu tiên bằng xgb.plot_tree(). Hàm này nhận hai đối số — mô hình (trong trường hợp này là xg_reg) và num_trees, được đánh chỉ số từ 0. Vì vậy để vẽ cây đầu tiên, đặt num_trees=0.
  • Vẽ cây thứ năm.
  • Vẽ cây cuối cùng (thứ mười) theo chiều ngang. Để làm điều này, truyền thêm đối số từ khóa rankdir="LR".