python - 如何充分显示和验证“show_prediction”结果？

Question

我试图用它eli5.show_prediction来解释记录级别的特征重要性。以下是我得到的部分结果。

下面显示的原始分值为-0.329，对应于概率值exp(-0.329)/(exp(-0.329) + 1) = 0.418484。然而，我使用我的 XGB 模型为这条记录计算的概率结果是 0.8953。这种差异是预期的吗？我在构建 XGB 模型时使用了权重，我想知道这是否是问题所在。

此外，我在 XGB 模型中使用了 100~ish 个特征，但eli5.show_prediction仅显示前 70 个特征的重要性。我应该怎么做才能使程序输出特征对所有约 100 个特征的重要性？

以下是.show_prediction当前给出的输出：

_y (score -0.329) top features       
Contribution    Feature Value

0.126   feature 1   1844

0.126   feature 3   100

0.108   feature 10  47

0.086   feature 100 100

0.057   feature 20  0

0.043   feature 5   47

0.039   bias    1

0.038   feature 56  0

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标签： pythonxgboosteli5