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社区首页 >问答首页 >如何从xgboost或随机森林中区分重要特征的方向？

问如何从xgboost或随机森林中区分重要特征的方向？
EN

Stack Overflow用户
提问于 2019-10-10 02:41:50
回答 2查看 1.4K关注 0票数 1

我现在正在研究二进制文本分类问题(比如情感分析)，仅仅通过feature_importances_就能提取出xgboost或随机森林的重要特征是微不足道的

假设我们对这个分类问题有两个标签1和0。那么有没有办法打印出特征的方向(正的或负的)？比方说，单词特征A具有丰富或高tfidf，标签为1。

当然，我可以拉出这个特定单词特征的tfidf列，并与皮尔逊系数的标签相关联，系数的+/-将指示方向，对吗？任何其他更优雅的方式都内置了这样的函数。(我没有找到)

谢谢

xgboost
sentiment-analysis
text-classification
nlp
random-forest
EN

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-10-10 20:39:36

这并不完全是您所要求的，但我通常使用Lime来做这件事。即使我切换模型，我也喜欢它的工作方式。

票数 1
EN

Stack Overflow用户

发布于 2019-10-11 07:14:40

除了石灰( Sam H建议)之外，SHAP在这里也是一个选择。

票数 2
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/58314707

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