从 xgboost 中提取权重和树结构 - 绘图树

Posted 2023-03-12

【中文标题】从 xgboost 中提取权重和树结构 - 绘图树

【英文标题】：Extracting weights and tree structures from xgboost - plot trees

【发布时间】：2017-09-26 01:41:38

【问题描述】：

我在 python 中使用 xgboost 包，我将在训练后提取树结构。例如，我将了解在每个节点上选择的特征和阈值，以将树结构导出到函数。 此外，我需要知道训练后每棵树的权重。 （我们知道，树的结果会像 w1*h1+w2h2+...+wn*hn 一样组合，其中 wi 是权重，hi 是第 i 棵树在 boosting 中的答案）。实际上，我需要访问权重和内部树。我在做分类。 我的另一个问题是，当我使用“from xgboost import plot_tree”时，我收到这个错误“包没有这个功能”。如何绘制我的树？

谢谢

【参考方案1】：

您可以将 xgboost 模型转储到文本文件中，然后自行解析。该文件如下所示：

助推器[0(

最后是所有叶子的加权和。这是在二元分类和回归的情况下。

【讨论】：

非常感谢您的回答。我正在做你提到的。如果我在转储文件中有 Booster[0] 到 Booster[7]，是否意味着我有 8 棵树？