xgBoost的相对功能重要性是否随测试集中的数据点而变化？
Piyush Makhija
我正在研究一个二进制分类数据集，并将xgBoost模型应用于该问题。模型准备好后，我将绘制特征重要性以及底层随机森林所产生的树之一。请在下面找到这些图。
问题
- 如果我使用一个说10个数据点的测试集，那么对于计算该数据点的predict_proba分数，功能的重要性会因数据点而异吗？
- Taking analogy from CNNs class activation map which varies from datapoint to datapoint, does the ordering and relative importance of each feature remain the same when model runs on multiple datapoints or does it vary?
jared_mamrot
What do you mean by "datapoint"? Is a datapoint a single case/subject/patient/etc? If so;
The feature importance plot and the tree you plotted both relate only to the model, they are independent of the test set. Finding out which features were important in categorising a specific subject/case/datapoint in the test set is a more challenging task (see e.g. XGBoostExplainer / https://medium.com/applied-data-science/new-r-package-the-xgboost-explainer-51dd7d1aa211).
每个主题/案例/数据点的每个功能的顺序和相对重要性都不同（请参见上文），并且xgboost中没有“类激活图”-分析所有数据，并且认为“不重要”的数据不起作用最终决定。
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XGBoostExplainer的进一步示例： 
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