XGBoost 特征重要性可视化：代码错误解析与修正

XGBoost 特征重要性可视化：代码错误解析与修正

本文将分析一段 XGBoost 特征重要性可视化代码中出现的语法错误和变量名错误，并提供详细的修正方案。

原代码

xgb_imp=pd.DataFrame(np.c_[np.r_['特征1', '特征2', '特征3', '特征4', '特征5', '特征6', '特征7', '特征8','特征9']])
xgb_impcolumns=['col','importance']
indices = np.argsort(import_feature['xgb'],values)[::-1]

Num_f = 10
dndices = indices[:Num_f]
fig=plt.figure(figsize=(14,10))
g = sns.barplot(y=import_feature.iloc[:Num_f]['cool'].values[indices],x = import_feature.iloc[:Num_f]['xgb'].values[indices],orient='h')
g.set_xlabel('Relative importance',fontsize=18)
g.set_xlabel('Reetures',fontsize=18)
g.tick_params(labelsize=14)
sns.despine()
plt.show()

代码错误分析

这段代码存在多个语法错误和变量名错误：

1. DataFrame 创建错误: 使用 np.c_ 和 np.r_ 创建 DataFrame 的方式不正确。
2. 列名设置错误: xgb_impcolumns 变量没有被正确应用。
3. 变量名错误: import_feature 和 dndices 变量名拼写错误。
4. 排序方式错误: np.argsort 函数参数使用错误。
5. 绘图代码错误: y 和 x 轴变量使用错误，排序方式错误。

修正后的代码

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

xgb_imp = pd.DataFrame(np.c_[特征1, 特征2, 特征3, 特征4, 特征5, 特征6, 特征7, 特征8, 特征9])
xgb_imp.columns = ['特征1', '特征2', '特征3', '特征4', '特征5', '特征6', '特征7', '特征8', '特征9']

import_feature = pd.DataFrame({'cool': xgb_imp.columns, 'xgb': xgb_model.feature_importances_})
import_feature = import_feature.sort_values(by='xgb', ascending=False)

Num_f = 10
indices = np.argsort(import_feature['xgb'].values)[::-1][:Num_f]

fig = plt.figure(figsize=(14, 10))
g = sns.barplot(y=import_feature.iloc[indices]['cool'].values, x=import_feature.iloc[indices]['xgb'].values, orient='h')
g.set_xlabel('Relative importance', fontsize=18)
g.set_ylabel('Features', fontsize=18)
g.tick_params(labelsize=14)
sns.despine()
plt.show()

代码修改说明

1. DataFrame 创建方式: 使用 pd.DataFrame 直接创建 DataFrame，并传入特征名称列表。
2. 列名设置: 使用 columns 属性设置 DataFrame 的列名。
3. 变量名修正: 将 import_feature 和 dndices 变量名修改为正确的拼写。
4. 排序方式修正: 使用 np.argsort 函数对 import_feature['xgb'] 的值进行排序，并使用 [::-1] 反转排序结果。
5. 绘图代码修正: 将 y 轴变量设置为 import_feature.iloc[indices]['cool'].values，x 轴变量设置为 import_feature.iloc[indices]['xgb'].values，并使用 orient='h' 设置水平方向的条形图。

总结

通过修正代码中的错误，我们可以成功绘制 XGBoost 模型的特征重要性柱状图，帮助我们更好地理解模型的行为和特征对预测结果的影响。