XGBoost plot_importance不显示功能名称
XGBoost是一种机器学习算法，它是一种梯度提升框架，可以用于解决回归和分类问题。XGBoost通过集成多个决策树模型来提高预测性能，并采用了一些优化技术来提高训练和预测的效率。
plot_importance是XGBoost提供的一个函数，用于显示特征的重要性。特征的重要性指的是特征对模型预测结果的影响程度。通过调用plot_importance函数，可以生成一个条形图，该图显示了各个特征的重要性分数。
对于XGBoost的plot_importance函数不显示功能名称的问题，可能有以下几个可能的原因：
- 版本问题：请确认使用的XGBoost版本是否与plot_importance函数兼容。建议使用最新版本的XGBoost库，并确保所有依赖项已正确安装。
- 数据问题：如果数据中缺少特征名称或特征名称未被正确传递给plot_importance函数，就无法显示功能名称。请确保数据集中包含特征名称，并在调用plot_importance函数时正确传递特征名称参数。
- 绘图设置问题：有时候绘图函数可能会出现显示问题，可能是由于绘图库的配置或设置不正确。建议检查绘图库的相关设置，并尝试重新配置或更换绘图库。
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xgb.plot_importance(model, max_num_features=5, ax=ax) 现在，我希望使用xgboost.plot_importance()函数查看特征的重要性，但结果图没有显示特征名称</e
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model.fit(X_train, y_train)
plot_importance
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由于模型有很多特征
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pyplot.show() 该图显示了F分数。
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绘图重要性变量xgboost
、、、、
pandas as pdarray=df.valuesY = array[:,7804]from xgboostXGBClassifier()import matplotlib.py
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max_num_features (int，默认无)-显示在绘图上的最高功能数。如果没有，则将显示所有功能。显示情节的代码
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importance", fontsize = 18)我得到了一个像这样的图：我的问题是:我如何用特征的名称替换特征的编号我试图转换包含要素名称的字符串(这是数据框中每列的名称)，但我无法实现目标。
谢谢
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我有7个功能的数据集。我正在运行xgboost并绘制最后一棵树：
plot_importance(model)
据我所知，特征重要性需要根据最后一棵树来计算，
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我正在使用{}构建模型，并尝试使用xgboost查找每个特性的重要性，但它返回xgboostdtrain = xgb.DMatrix(X, label=Y)
watchlist =如何在xgboost中获取特性重要性？
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import xgboost
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xgboost.plot_importance()和model.feature_importances_在XGBclassifier中有什么区别。pd.DataFrame(X)b = pd.DataFrame(y)
from xgboost import XGBClassifier
from xgboost import plo
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, fontsize = 20)plt.ylabel('features', fontsize = 20)问题是，我们得到的不是特性的名称，而是f0、f1、f2、f3等……如何返回功能名称？
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File "c:\users\sozdemir\appdata\loc
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