xgboost - R中的xgboost特征重要性

Question

有 8 列输入层和二进制分类标签。我用它们制作了 xgboost 分类模型，其优化的 colsample_bytree 超参数为 0.75，因此在 8 个输入中，该模型仅使用了 6 个输入。

但是当我检查模型的特征重要性时，有 8 个输入并且所有输入都有频率得分。

我不明白这一点。为什么使用 6 个输入但 8 列是要建模的效果？

这是代码

标签： xgboost