xgboost 可视化与结果分析

xgboost 的可视化，调用 xgb.to_graphviz 或 xgb.plot_tree 接口；

1. 指定 fmap（feature map）

https://www.kaggle.com/mmueller/xgb-feature-importance-python

按照 feature map 的格式，编写 fmap 文件：

def ceate_feature_map(features, fmap_filename):outfile = open(fmap_filename, 'w')i = 0for feat in features:outfile.write('{0}\t{1}\tq\n'.format(i, feat))i = i + 1outfile.close()# 调用
fmap_filename = 'xgb.fmap'
create_feature_map(X_train.columns, fmap_filename)

将 xgb.fmap 文件传入 xgb.plot_tree 文件中：
```
xgb.plot_tree(bst, fmap=fmap_filename)
```

指定图像的大小：

fig = ptl.gcf()
fig.set_size_inches(150, 100)

2. 结果分析

bst.get_dump()
- 查看各棵树的结构；
bst.predict 的参数：
- pred_leaf=True，各棵树对各个样本的预测的叶子；

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