XGBoost 功能重要性：编码后如何获取原始变量名答案

【问题标题】：XGBoost feature importance: How do I get original variable names after encodingXGBoost 功能重要性：编码后如何获取原始变量名
【发布时间】：2018-03-14 22:18:45
【问题描述】：

我正在按照 DataCamp 课程的指南使用 XGBoost 分类。数据处理如下：

X, y = df.iloc[:,:-1], df.iloc[:,-1]

# Create a boolean mask for categorical columns: check if df.dtypes == object
categorical_mask = (X.dtypes == object)

# Get list of categorical column names
categorical_columns = X.columns[categorical_mask].tolist()

# Create LabelEncoder object: le
le = LabelEncoder()

# Apply LabelEncoder to categorical columns
X[categorical_columns] = X[categorical_columns].apply(lambda x: le.fit_transform(x))

# Create OneHotEncoder: ohe
ohe = OneHotEncoder(categorical_features=categorical_mask, sparse=False)

# Apply OneHotEncoder to categorical columns - output is no longer a dataframe: df_encoded is a NumPy array
X_encoded = ohe.fit_transform(X)

testy = pd.DataFrame(X_encoded)

X_train, X_test, y_train, y_test= train_test_split(testy, y, test_size=0.2, random_state=123)

DM_train = xgb.DMatrix(X_train, label = y_train, )
DM_test = xgb.DMatrix(X_test, label = y_test)

我使用交叉验证的网格搜索调整了超参数，并使用 x_train 和 y_train 拟合了模型。

我用调整后的参数拟合模型，然后创建特征重要性图：

model.fit(X_train,y_train)

xgb.plot_importance(model, importance_type = 'gain')

这是输出：

如何将这些特征映射回原始数据？我很困惑，因为我同时使用了LabelEncoder() 和OneHotEncoder()。

非常感谢任何帮助。

【问题讨论】：

标签： python encoding xgboost

【解决方案1】：

我改用了 DictVectorizer，它解决了这个问题：

X, y = df.iloc[:,:-1], df.iloc[:,-1]

# Import DictVectorizer
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

# Convert df into a dictionary using .to_dict(): df_dict
df_dict = X.to_dict("records")

# Create the DictVectorizer object: dv
dv = DictVectorizer(sparse=False)

# Apply dv on df_dict: df_encoded
X_encoded = dv.fit_transform(df_dict)

X_encoded = pd.DataFrame(X_encoded)

X_train, X_test, y_train, y_test= train_test_split(X_encoded, y, test_size=0.2, random_state=123)

现在拟合模型并绘制特征重要性：

最后，你必须查一下名字：

# Use pprint to make the vocabulary easier to read
import pprint
pprint.pprint(dv.vocabulary_)

如果有人知道如何让情节使用字典词汇来查找特征名称并将它们放在情节上，我将非常感谢您的意见。

【讨论】：