XGBoost에 해당하는 열 기여안녕하세요 안녕하세요. ,
XGBoost 보고서의 Actual by Predicted 플롯 부분에 포함 된 정보의 해석에 대해 질문이 있습니다. 그 안에는 관심 모델에 대한 이득 및 커버 통계가 포함 된 "중요도"하위 테이블이 있습니다.
제가 관심있는 것은 부스트 트리 및 부트 스트랩 포리스트와 같은 플랫폼에서 제공되는 열 기여 정보에 해당하는 항목을 더 잘 이해하는 것입니다. 나에게는 Cover 통계가 컬럼 기여도와 가장 유사한 것 같지만, 아마도 내가 틀린 것 같습니다.
예를 들어, 아래는 내가 실행 한 모델에 대한 출력입니다. 분할 열은 명확하고 이득은 도움말 PDF에서도 잘 설명되지만 커버 열은 올바르게 조정 된 경우 열 기여도와 동일하게 보입니다. Contribution?이라는 칼럼을 만들었습니다. 그것은 Col Sum (Cover)으로 나눈 표지입니다. 결과를 올바르게 해석하고 있습니까?
감사!,
DS
Re : XGBoost에 해당하는 열 기여도안녕하세요 안녕하세요. ,
의견을 보내 주셔서 감사합니다. 그런 식으로 데이터를 검토하고 다른 결과를 비교할 것입니다. 직접적인 비교는 그렇게 사소하지 않을 수도 있지만, 여전히 개념적으로 관련이있는 것 같고, 특정 상황을 고려할 때이를 평가할 가장 좋은 방법을 찾아야합니다.
감사!,
DS
Re : XGBoost에 해당하는 열 기여도안녕하세요 @DS ,
커버 통계는 변수를 분할하여 생성 된 노드로 흐르는 관측치의 수와 더 관련이 있습니다. 온라인에서 몇 가지 유익한 설명을 보려면 웹 검색 "xgboost cover"를 제안하십시오.
다른 플랫폼의 열 기여는 제곱합과 더 직접적으로 관련이 있으며 XGBoost 출력으로 쉽게 변환되지 않을 수 있습니다. 당신이 한 것처럼 Cover를 표준화하는 것은 어떤 경우에도 합리적으로 보입니다.
내가 일반적으로하는 일은 오른쪽 클릭> 데이터 테이블로 저장, 세 가지 통계를 모두 로그 변환하고, 변수 이름을 레이블로 할당 한 다음 다변량을 수행하여 서로에 대해 플로팅하는 것입니다.
