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继续描述独立的xgboost模型，模型对数据的处理过程中，各个特征对最终结果的影响力是不同的。那么，这些特征的影响力里面，谁大谁小呢？换句话说，谁更重要呢？这就是本文讨论的问题。使用xgboost.plot_importance()来画个特征重要性排序图。

苏南大叔：如何使用xgboost的plot_importance函数？特征重要性排序 - plot_importance函数-特征重要性排序
如何使用xgboost的plot_importance函数？特征重要性排序（图3-1）

苏南大叔的“程序如此灵动”博客，记录苏南大叔的代码所学所想。本文测试环境：win10，python@3.12.0，pandas@2.1.3，matplotlib@3.8.2，xgboost@2.0.2。

前文回顾

本文还是使用xgboost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：

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：

plot画图显示中文的事情，可以参考：

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].values              # ndarray
# y = data.iloc[:, -1:].values.flatten()    # ndarray
X = data.iloc[:, :-1]                       # dataframe
y = data.iloc[:, -1:]                       # dataframe
X_train, X_true, y_train, y_true = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=8)
Python

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。对预测的结果是没有任何影响的。否则也不可能这么多的预测模型方法，都是使用ndarray类型处理的数据。
但是，对于本文来说，是有一些影响。dataframe类型变量里面，携带了列名column的信息。对于本文结果的展示，有着更直观方便的影响。

苏南大叔：如何使用xgboost的plot_importance函数？特征重要性排序 - 结果截图
如何使用xgboost的plot_importance函数？特征重要性排序（图3-2）

xgboost的importance_type

本文是以讨论特征的重要性为目的的，而xgb.XGBClassifier()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 xgboost as xgb
# model = xgb.XGBClassifier(importance_type="weight")
# model = xgb.XGBClassifier(importance_type="gain")
# model = xgb.XGBClassifier(importance_type="cover")
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_true)   # 预测结果其实在本文里面没那么重要了...
Python

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 xgboost import plot_importance
fig,ax = plt.subplots(figsize=(5,5))              # 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()
Python

苏南大叔：如何使用xgboost的plot_importance函数？特征重要性排序 - 重要性排名代码
如何使用xgboost的plot_importance函数？特征重要性排序（图3-3）

这里需要说明的是：

  • xgboost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。

从图的结果上来看，四个特征里面，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。

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