如何绘制用插入符号构建的极限梯度提升树

Question

我刚刚caret使用“xgbTree”方法（Extreme Gradient Boosting）构建了一个带有包的基本分类模型。它具有很高的准确性（3 类），但我看不到规则或绘制树。

当用插入符号构建树时，有谁知道如何绘制树？我尝试使用t 包中的xgb.plot.tree函数xgboos，但我收到一个错误，指出它无法绘制，因为我的模型不是函数xgb.Booster生成的类的对象xgb.train。有没有办法将我内置的模型强制caret转换为xgb.Booster对象？

我很感激任何帮助。

Answer 1

我遇到了同样的问题，当我查看第一个参数?的帮助时xgb.plot.tree，它是特征名称的向量，然后您必须指定模型参数。

xgb.plot.tree(model = myegb$finalModel)

上面将生成没有特征名称的树形图；将使用列索引。

要添加功能名称：

xgb.plot.tree(feature_names = myegb$finalModel$params, model = myegb$finalModel)