xgboost是否有feature_importances_？

Question

我通过其scikit学习风格的Python接口调用xgboost：

model = xgboost.XGBRegressor() 
%time model.fit(trainX, trainY) 
testY = model.predict(testX) 

一些sklearn模型告诉你他们通过属性feature_importances分配给其功能的重要性。这似乎并不为XGBRegressor存在：

model.feature_importances_ 
AttributeError Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-36-fbaa36f9f167> in <module>() 
----> 1 model.feature_importances_ 

AttributeError: 'XGBRegressor' object has no attribute 'feature_importances_' 

奇怪的是：我的一个合作者属性feature_importances_是存在的！可能是什么问题？

这些都是我的版本：

In [2]: xgboost.__version__ 
Out[2]: '0.6' 

In [4]: sklearn.__version__ 
Out[4]: '0.18.1' 

...和xgboost C来自github上++库，提交ef8d92fc52c674c44b824949388e72175f72e4d1。

Answer 1

你是怎么安装xgboost的？按照文档中的描述，您是否在从github克隆后构建了该包？

http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/build.html

正如这个答案：

Feature Importance with XGBClassifier

有似乎总是与PIP-安装和xgboost问题。从你的版本构建和安装似乎有所帮助。