Question

我正在看这个答案以可视化H2O中的梯度提升树模型，它说GBM上的方法也可以应用于XGBoost：
Finding contribution by each feature into making particular prediction by h2o ensemble model

http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/productionizing.html

但是当我尝试使用H2O XGBoost MOJO上提到的方法时，它会失败。

我检查了hex.genmodel.tools.PrintMojo的源代码：https://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-genmodel/src/main/java/hex/genmodel/tools/PrintMojo.java

似乎只能在randomforest和GBM模型上使用，而不能在XGBoost模型上使用。

有人知道如何在H2O XGBoost模型中可视化树木吗？谢谢！

Answer 1

这是H2O当前添加的功能，您可以在此处跟踪其进度：https://0xdata.atlassian.net/browse/PUBDEV-5743。

请注意，在故障单中，注释中建议如何使用本地xgboost可视化树木。

Answer 2

我终于找到了解决方案，该解决方案似乎没有针对XGBoost进行记录，但确实与其他与树相关的算法相同。

只需运行以下命令即可从模型中生成前50棵树：

for tn in {1..50}
do
   java -cp h2o-3.24.0.1/h2o.jar hex.genmodel.tools.PrintMojo --tree $tn -i <your mojo model> -o XGBOOST_$tn.gv
   dot -Tpng  XGBOOST_$tn.gv -o xgboost_$tn.png
done

在H2O XGBoost模型中可视化树木

2 个答案: