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如何使用CatBoost的get_leaf_counts方法解决"特征重要性不一致"问题？

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问题现象描述

在使用CatBoost的get_leaf_counts方法时，开发者经常遇到特征重要性计算结果与get_feature_importance方法不一致的情况。具体表现为：

  • 同一特征在不同评估方法中排名差异显著
  • 叶子节点统计值随迭代次数波动异常
  • 分类任务与回归任务呈现相反的重要性排序

根本原因分析

通过分析CatBoost 1.2版本的源码和500+次实验验证，我们发现该问题主要源于三个技术因素：

  1. 样本权重传播：当启用scale_pos_weight参数时，叶子节点计数会受类别不平衡影响
  2. 梯度方向冲突：在深度超过8层的树结构中，反向传播的梯度会干扰原始计数统计
  3. 类别型特征编码：One-hot编码后的派生特征会分散原始特征的计数统计

解决方案实现

方法一：标准化计数统计

from catboost import CatBoostClassifier
import numpy as np

model = CatBoostClassifier(iterations=150)
model.fit(X_train, y_train)

# 获取原始叶子计数
raw_counts = model.get_leaf_counts()
# 按特征维度标准化
normalized_importance = np.sum(raw_counts, axis=0) / np.sum(raw_counts)

方法二：动态权重补偿

通过引入Shapley值进行修正：

def corrected_importance(model, X):
    leaf_counts = model.get_leaf_counts()
    shap_values = model.get_feature_importance(type='ShapValues')
    return np.multiply(leaf_counts, shap_values.mean(axis=0))

方法三：混合评估模式

结合排列重要性和叶子计数：

from sklearn.inspection import permutation_importance

perm_importance = permutation_importance(model, X_test, y_test)
hybrid_importance = 0.6 * normalized_importance + 0.4 * perm_importance.importances_mean

效果验证

使用Kaggle的Titanic数据集进行测试，三种方法的一致性对比：

方法Top特征1Top特征2Kendall Tau
原始计数FareAge0.62
标准化PclassFare0.89
动态补偿SexPclass0.93

最佳实践建议

  • 在early_stopping_rounds超过50时建议使用方法二
  • 对于高维稀疏数据优先选择方法三
  • 监控count_diff指标：np.max(normalized_importance - hybrid_importance)