机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计
目录
- 机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计
- 基本介绍
- 模型使用
- 参考资料
基本介绍
LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一种基于决策树的梯度提升框架,是一种高效的机器学习模型。SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种用于解释机器学习模型的方法,可以帮助理解模型的预测结果。
结合LGBM和SHAP可以帮助解释LGBM模型的预测结果,对特征的重要性进行解释。通过SHAP值,可以了解每个特征对于模型预测的贡献程度,进而解释模型的预测结果。
模型使用
pip install shap
import pandas as