xgboost分類變量的特征重要性

Question

我正在使用XGBClassifier在python中進行訓練，並且我的訓練數據集中有一些分類變量。 最初，我計划在輸入數據之前將它們轉換成幾個虛擬變量，但是隨后將為每個虛擬對象（而不是原始分類對象）計算功能重要性。 由於我還需要按重要性對所有原始變量（包括數字+類別）進行排序，因此我想知道如何獲得原始變量的重要性？ 它只是加起來嗎？

Answer 1

通過將各個類別的重要性匯總到其原始父類別中，您可能會獲得幫助。 但是，除非這些功能具有很高的基數，否則我要花2美分單獨報告它們。 我傾向於在報告模型性能/重要性度量方面更加明確。