Python机器学习实战-特征重要性分析方法（6）：XGBoost（附源码和实现效果）

实现功能

计算一个特性用于跨所有树拆分数据的次数。更多的分裂意味着更重要。

实现代码

import xgboost as xgb
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import matplotlib.pyplot as plt
 
X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
df = pd.DataFrame(X, columns=range(30))
df['y'] = y
 
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X, y)
 
importances = model.feature_importances_
importances = pd.Series(importances, index=range(X.shape[1]))
importances.plot.bar()
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.show()

实现效果

本人读研期间发表5篇SCI数据挖掘相关论文，现在某研究院从事数据挖掘相关科研工作，对数据挖掘有一定认知和理解，会结合自身科研实践经历不定期分享关于python、机器学习、深度学习基础知识与案例。

致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。

邀请三个朋友关注V订阅号：数据杂坛，即可在后台联系我获取相关数据集和源码，送有关数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习相关的电子书籍。