2.35 特征重要性分析：从XGBoost模型中洞察哪些特征最重要
引言
特征重要性分析是理解模型和业务的关键步骤。通过分析XGBoost模型的特征重要性，我们可以识别哪些特征对预测结果影响最大，为特征工程和业务决策提供依据。
一、特征重要性概述
1.1 重要性类型
# 特征重要性类型deffeature_importance_types():""" 特征重要性类型 """print("="*60)print("特征重要性类型")print("="*60)types={'weight（权重）':'特征在所有树中被使用的次数','gain（增益）':'特征带来的平均增益','cover（覆盖）':'特征覆盖的样本数','importance（重要性）':'综合重要性（默认是gain）'}forimp_type,descriptionintypes.items():print(f"\\n{imp_type}:")print(f"{description}")returntypes feature_importance_types()二、XGBoost特征重要性
2.1 获取重要性
# XGBoost特征重要性defxgboost_feature_importance(model,feature_names):""" 获取XGBoost特征重要性 """# 获取不同类型的重要性importance_weight=model.get_booster().get_score(importance_type='weight')importance_gain=model.get_booster(
