【问题标题】：Is the importance_type 'split' of lightgbm the same as the importance_type 'weight` in xgboost?lightgbm 的importance_type 'split' 和xgboost 中的importance_type 'weight` 一样吗？
【发布时间】：2020-11-18 17:47:43
【问题描述】：
lightgbm 的importance_type 'split' 和xgboost 的importance_type 'weight' 一样吗？
也就是说，以下是一样的吗？
booster.feature_importance(importance_type = 'split') # for lightgbm
和
get_fscore(importance_type='weight') # for xgboost
【问题讨论】：
标签：
python
machine-learning
xgboost
lightgbm
【解决方案1】：
尽管措辞略有不同，但它们确实是相同的。
来自 LightGBM docs：
如果“拆分”，则结果包含该特征在模型中使用的次数。
来自 XGBoost docs：
'weight'：一个特征被用来在所有树上分割数据的次数。
这些重要性类型分别是两个包中的默认选择，这并非巧合。