如何通过python中xgboost的变量重要性绘制前k个变量？答案

【问题标题】：How to plot top k variables by variables importance of xgboost in python?如何通过python中xgboost的变量重要性绘制前k个变量？
【发布时间】：2019-06-11 03:13:24
【问题描述】：

在 python 中，如何按变量的重要性绘制前 k 个变量？

当我使用xgb.plot_importance 时，它总是绘制模型中训练的所有变量。

但是，我有 3000 多个特征，我不想全部绘制出来；我只关心影响力最大的前 100 个变量。

我知道我可以从xgb_model.get_score() 中提取变量重要性，它返回一个存储对（特征、重要性）的字典。也许这就是我可以从字典中提取前k个重要变量的方向。

但我不知道如何创建一个与xgb.plot_importance 相同样式的图片（直方图），如果我根据前k字典手动绘制。

或者有什么方法可以根据 xgboost 内置 API 绘制前 k 个变量？

【问题讨论】：

标签： python variables xgboost

【解决方案1】：

只需在xgb.plot_importance() 中使用'max_num_features' 参数即可。

来自the documentation：

max_num_features (int, default None) – top features 的最大数量显示在情节上。如果没有，将显示所有功能。

所以像这样使用它：

xgb.plot_importance(..., ..., ..., max_num_features = 100)

【讨论】：