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我使用 XGBClassifier 来拟合数据集并使用以下代码获得 feature_score:

feature_score = clf.get_booster().get_score()

我得到的 fscores 都大于 1,但这怎么可能呢?

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XGBoost 用来评估特征重要性的不是 F1 分数。F1 分数传达了准确率和召回率之间的平衡,并且在 [0, 1] 之间变化。XGBoost 使用特征分数评估特征的重要性,该分数表明特征在集成中出现的次数,并且可以在 [0, x] 之间变化,其中 x 是集成中树的数量。

于 2020-02-24T01:13:44.740 回答