如何使用lightgbm的plot_importance函数？特征重要性排序

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微软出品的lightgbm模型，也带着plot_importance()函数。那么，在使用lightgbm模型，如何对特征的重要性进行排序呢？本文的龙套配角还是鸢尾花数据集。lightgbm本身也自带importance_type设置，虽然对本文的鸢尾花数据集没有特别的区别。但是，在处理其它复制数据集的时候，还是有作用的。

苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔的代码感想感悟。本文测试环境：win10，python@3.12.0，pandas@2.1.3，matplotlib@3.8.2，LightGBM@4.1.0。

前文回顾

本文使用LightGBM来处理鸢尾花数据集，所以主要的内容，可以参考下面的文章：

• https://newsn.net/say/lightgbm-iris.html

本文的主体内容逻辑，都是按照xgboost的plot_importance函数写的，参考文章：

• https://newsn.net/say/xgboost-plot_importance.html

本文的结果可以表明：在选择任意两个特征画散点图的时候，可以有依据了。参考文章：

• https://newsn.net/say/plot-scatter-2.html

plot画图显示中文的事情，可以参考：

• https://newsn.net/say/plot-cn.html

加载鸢尾花数据集

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
data_url = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
column_names = ["萼长", "萼宽", "瓣长", "瓣宽", "种类"]
data = pd.read_csv(data_url, header=0, names=column_names)
X = data.iloc[:, :-1]                     # dataframe 带column信息
y = data.iloc[:, -1:].values.flatten()    # ndarray
X_train, X_true, y_train, y_true = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=8)

这里其实有个细节，需要特别说明一下：
拿到的鸢尾花数据X，从原来的ndarray类型改成了dataframe类型。dataframe类型变量里面，携带了列名column的信息。而对于y如果使用dataframe类型的话，会受到column_or_1d()函数的影响。参考文章：

• https://newsn.net/say/sklearn-column_or_1d.html

lightgbm的importance_type

本文是以讨论特征的重要性为目的的，而lightgbm.LGBMClassifier()的importance_type有着不同的取值。理论上是可以影响预测结果的。【当然，对于本文的鸢尾花数据集来说，似乎没有影响】

• weight默认值，表示一个特征在所有树中被使用的次数。这个参数反映了该特征的重要性，因为如果一个特征被用于更多的树中，那么它对最终预测结果的贡献就更大。
• gain，表示一个特征在所有树中对预测结果的平均增益。这个参数反映了该特征在每个节点上的分裂能力，因为如果一个特征在每个节点上的分裂能力越强，它对最终预测结果的贡献就越大。
• cover，表示一个特征在所有树中对样本的平均覆盖度。这个参数反映了该特征对模型的覆盖能力，因为如果一个特征对更多的样本有影响，它对最终预测结果的贡献就更大。

import lightgbm as lgb
# model = lgb.LGBMClassifier(verbose=-1, num_threads=2, importance_type="weight")
# model = lgb.LGBMClassifier(verbose=-1, num_threads=2, importance_type="gain")
# model = lgb.LGBMClassifier(verbose=-1, num_threads=2, importance_type="cover")
model = lgb.LGBMClassifier(verbose=-1, num_threads=2)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_true)

画图排序重要性【本文重点】

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]      # 显示中文
from lightgbm import plot_importance
fig,ax = plt.subplots(figsize=(6,3.5))            # 纸张大小
plot_importance(model,ax=ax)                      # 必须写ax，否则画图奇怪输出
# plot_importance(model,ax=ax,max_num_features=2) # max_num_features控制输出的特征柱状图的数量
plt.show()

这里需要说明的是：

• lightgbm模型进行数据填充的时候，是带着column信息的。所以，这里的图会显示对应的标签名。
• ax是把plot_importance()和默认的plt画图对象进行关联的关键点。
• 如果特征点很多的话，max_num_features就可以控制显示的特征点的数量。

重大结论

lightgbm和xgboost虽然都有这个plot_importance函数。但是，两者的结论却是不同的！

• 从lightgbm的结果上来看，最重要的两个特征是："瓣长"和"瓣宽"。
• 然而，从xgboost的结果上看，最重要的两个特征是："萼长"和"瓣长"。

结语

不想写结语，不知道写啥。

• https://newsn.net/tag/ml/

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