XGBoost feature importance에 관한 질문
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작성한 질문수 12
안녕하세요. 수업 잘 듣고 있습니다.
다음은 책 240p에 있는 XGBoost 의 feature importance에 관한 내용인데, 파이썬 래퍼랑 사이킷 래퍼를 사용했을 떄 각각 중요도의 순서가 다르더라구요. 이렇게 되면 제일 중요한 feature 의 순서도가 달라지는 건데 이건 왜 그러는건가요??
사이킷 래퍼는 f21 , f1 , f13 순으로 중요도가 높은 반면에 파이썬 래퍼는 f13, f21 , f1순으로 중요도가 높더라구요!
답변 1
0
안녕하십니까,
python wrapper XGBoost와 사이킷런 wrapper XGBoost 생성 시에 초기화 파라미터가 조금씩 다른 것 같습니다.
물론 python wrapper xgboost의 params = { 'max_depth':3,
'eta': 0.1,
'objective':'binary:logistic',
'eval_metric':'logloss',
'early_stoppings':100
}
사이킷런 wrapper
XGBClassifier(n_estimators=400, learning_rate=0.1, max_depth=3)
부분은 같은데, 이거 외에 Default로 설정이 되는 다른 초기화 파라미터가 다른것 같습니다.
보시면 학습 시 early stopping 이나 log loss도 약간 다릅니다. 그것 때문에 feature importance가 서로 다른 것 같습니다.
감사합니다.
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