В чем разница между методами расчета важности признаков в LightGBM - gain и split?

Разница между методами расчёта важности признаков в LightGBM — gain и split заключается в подходе к определению важности признака. forecastegy.com www.geeksforgeeks.org

Gain оценивает важность признака на основе улучшения критерия разделения (например, чистоты Гни, информационного выигрыша, квадратичной ошибки), которое достигается с помощью конкретного признака для разделения. forecastegy.com Другими словами, этот метод измеряет, насколько признак способствует снижению общей ошибки или увеличению чистоты узлов в деревьях. forecastegy.com

Split рассчитывает важность признака, подсчитывая, сколько раз признак используется для разделения узлов во всех деревьях модели. forecastegy.com Этот метод фокусируется на частоте использования признака в деревьях, так как предполагается, что более часто используемые признаки важнее. forecastegy.com

Таким образом, метод gain ориентирован на качество разделения, а метод split — на частоту использования признака. forecastegy.com www.geeksforgeeks.org

Выбор между этими методами зависит от конкретной задачи и целей. www.geeksforgeeks.org Если нужен быстрый обзор того, какие признаки используются чаще всего, подойдёт метод split, а метод gain рекомендуется для более информативного и точного измерения важности признака, так как он учитывает качество разделения. www.geeksforgeeks.org