xgboost是否有feature_importances_？

Question

我通过其scikit-learn风格的Python界面调用xgboost：

model = xgboost.XGBRegressor() 
%time model.fit(trainX, trainY)
testY = model.predict(testX)

一些sklearn模型通过属性feature_importances告诉您它们为要素赋予了哪些重要性。 XGBRegressor：

似乎不存在这种情况

model.feature_importances_
AttributeError   Traceback (most recent call last)
<ipython-input-36-fbaa36f9f167> in <module>()
----> 1 model.feature_importances_

AttributeError: 'XGBRegressor' object has no attribute 'feature_importances_'

奇怪的是：对于我的合作者，属性feature_importances_就在那里！可能是什么问题？

这些是我的版本：

In [2]: xgboost.__version__
Out[2]: '0.6'

In [4]: sklearn.__version__
Out[4]: '0.18.1'

...和来自github的xgboost C ++库，提交ef8d92fc52c674c44b824949388e72175f72e4d1。

Answer 1

你是如何安装xgboost的？如文档中所述，您是否在从github克隆它后构建了包？

http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html

在答案中：

Feature Importance with XGBClassifier

pip-installation和xgboost似乎总是存在问题。从您的构建中构建和安装它似乎有所帮助。

Answer 2

这对你有用，也许吧。

xgb.plot_importance(bst)

这是链接：plot