了解 xgboost 中的拆分

如何解决了解 xgboost 中的拆分

在使用 xgboost 时，我对底层树中的分割的理解中一定缺少一些简单的东西。

如果我使用model.tree_to_dataframe()，我一直在精神上将Split 列给出的数字解释为“如果该值大于X，则是，否则否”。因此，当虚拟特征的所有分割都设置为 1 时，我认为这意味着 1 跟随是分割，而 0 跟随否分割。

但是，当我实际绘制树木时，我看到的是：

其中显示的特征是一个虚拟变量。因为它说 current_X

这个虚拟特征对类别具有高度的预测性。我特别选择了这个，因为我知道它具有高度的预测性。但是，如果我使用 1/(1+exp(leaf)) 转换叶值，“是”拆分返回的概率比否高得多。 （而且我知道你不能真正以一棵树为基础，但是如果我对这个变量的所有叶子值求和，我会得到相同的关系。）

因此，根据我对数据的了解，将 yes 拆分表示 1 而 no 表示 0 会更有意义（这对我来说似乎也更直观）。

我也是：

• 曲解树状图；
• 误解数据帧输出；或者，
• 错误计算叶值转换？

知道我错过了什么吗？

解决方法

要在这里回答我自己的问题。我在逆 logit 变换 (source) 中缺少一个符号

我应该应用 1/(1+exp(-leaf))，这可以解决问题。