XGBoost Python API – 访问估算器？答案

【问题标题】：XGBoost Python API – accessing estimators?XGBoost Python API – 访问估算器？
【发布时间】：2022-01-10 18:06:45
【问题描述】：

Scikit-learn 的 sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier（以及其他集成方法）将其弱分类器作为类属性存储在 sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier.estimators_ 中。我正在尝试 XGBoost 包，但似乎没有直接的方法可以访问模型的子估计器（如果有的话）。是否有一种迂回的方式来访问这些估计器，或者我必须修改 XGBoost 代码库以将它们存储在类属性变量中（或者我应该硬着头皮遵循 scikit-learn 实现）？

【问题讨论】：

再想一想，我的想法还需要对 NaN 处理的原生支持，所以 sklearn 的 GradientBoostingClassifier 对我不起作用。同时，我使用sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier._predictors 作为代理，但理想情况下我可以访问 XGBoost 子估计器。

标签： machine-learning scikit-learn xgboost ensemble-learning

【解决方案1】：

根据您的首选输出类型，您可以使用get_booster() 方法获取每个助推器的字符串列表（归功于此post）。

或者，您可以使用 XGBoost 的内置 plot_tree() 方法 (documentation) 来可视化每棵树。

【讨论】：