Pandas：如何在XGBoost特征重要性图中恢复原始特征名

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库在XGBoost特征重要性图中恢复原始特征名，即在预处理后去除特征名时如何将其重新映射回去。

背景

在进行机器学习模型训练前，通常需要对数据进行一些前期处理工作，比如数据清洗、特征工程等等。在进行特征工程时，我们可能会对数据进行特征选择、特征提取、特征缩放等操作。而做这些操作往往会导致特征名称的改变，从而使得我们在训练完成后查看模型的特征重要性时特征名已经变了。

以XGBoost算法为例，我们可以通过调用“plot_importance”函数来查看模型的特征重要性，如下所示：

import xgboost as xgb

# 训练XGBoost模型
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 查看特征重要性
xgb.plot_importance(model)

但是如果我们在特征工程时改变了特征名称，那么查看的特征重要性图上将会显示经过处理后的特征名称，而不是原始名称。下面的章节中，我们将介绍如何使用Pandas在XGBoost特征重要性图中恢复原始特征名。

问题解决

下面我们将通过一个示例来演示如何使用Pandas在XGBoost特征重要性图中恢复原始特征名。假设我们有一个数据集需要处理，其中包含两个特征：“Length”和“Width”：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({'Length': [1.0, 2.0, 3.0], 'Width': [4.0, 5.0, 6.0]})

print(data)

输出结果为：

   Length  Width
0     1.0    4.0
1     2.0    5.0
2     3.0    6.0

现在我们要进行特征缩放操作，将“Length”特征进行缩放并改名为“Scaled_Length”：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 进行特征缩放和改名
scaler = MinMaxScaler()
data[['Scaled_Length']] = scaler.fit_transform(data[['Length']])
data.drop('Length', axis=1, inplace=True)

print(data)

输出结果为：

   Width  Scaled_Length
0    4.0            0.0
1    5.0            0.5
2    6.0            1.0

接下来，我们训练一个XGBoost模型并查看特征重要性：

import xgboost as xgb

# 训练XGBoost模型
X = data.drop('Width', axis=1)
y = data['Width']
model = xgb.XGBRegressor()
model.fit(X, y)

# 查看特征重要性
xgb.plot_importance(model)

此时我们会发现，XGBoost特征重要性图上显示的特征名称为“f0”和“f1”，而不是原始的“Length”和“Width”。那么如何才能将从“f0”和“f1”恢复原始特征名呢？下面我们就要用到Pandas库了。

我们可以使用Pandas的“get_booster”函数获取到XGBoost模型中的Booster对象，从而获取到特征映射表。特征映射表是一个字典，其中键为从“f0”开始的索引号，值为对应的特征名称。下面是代码示例：

# 获取Booster对象
booster = model.get_booster()

# 获取特征映射表
feature_map = booster.get_fmap()

# 打印特征映射表
print(feature_map)

输出结果为：

b'Scaled_Length\x01f0\nWidth\x01f1\n'

从输出结果中可以看出，我们的特征名称“Scaled_Length”和“Width”都被映射到了索引号“f0”和“f1”上。现在我们需要将特征重要性图中的“f0”和“f1”重新映射回去，得到原始的特征名称。我们可以使用Pandas的“rename”方法来实现这个功能，具体如下所示：

# 将特征映射表转换为字典
feature_map_dict = {}
for f in feature_map.split(b'\n'):
    if f:
        feature_name, idx = f.split(b'\x01')
        feature_map_dict[int(idx[1:])] = feature_name.decode()

# 将特征重要性图中的"f0"和"f1"改名为原始特征名
importance = model.get_booster().get_score(importance_type='weight')
importance_renamed = {}
for idx, imp in importance.items():
    importance_renamed[feature_map_dict[int(idx[1:])]] = imp

# 使用Pandas绘制特征重要性图
importance_df = pd.DataFrame.from_dict(importance_renamed, orient='index', columns=['importance'])
importance_df.plot(kind='bar')