【机器学习|学习笔记】LightGBM（LGBMRegressor）特征重要性里最常用的两种口径 split 和 gain，它们各自到底在统计什么、差异与联系、什么时候用哪个、更推荐哪个？

【机器学习|学习笔记】LightGBM（LGBMRegressor）特征重要性里最常用的两种口径 split 和 gain，它们各自到底在统计什么、差异与联系、什么时候用哪个、更推荐哪个？

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1）你代码里 feature_importances_ 默认是什么？

在 LGBMRegressor（sklearn wrapper）里：

• lgbm_model.feature_importances_ 默认对应 importance_type='split'
• 也就是：如果你不额外设置或不调用 booster_.feature_importance(importance_type=...)，你输出的通常是 split 计数。

你后来要“只输出 gain”，正确做法就是：用 lgbm_model.booster_.feature_importance(importance_type="gain") 来替代 feature_importances_。

2）split：它统计的是什么？（意义）

✅ 定义（split importance）

split = “某个特征在整套模型里被用来做分裂（split）的次数总和”

更严格一点：

• 统计所有树、所有分裂节点
• 如果一个节点用特征 DEM 做阈值分裂，则 DEM 的 split +1
• 最终得到每个特征的次数

✅ 直觉理解

• split 高：说明模型“经常”用它来切分样本
• 它衡量的是 使用频率，不是“贡献大小”

✅ 典型现象

• 某些特征哪怕只带来很小的损失下降，但由于它很容易找到可分裂点，就会被频繁使用 → split 可能很高
• 对高基数、连续变量，split 往往更高（更容易找到阈值切分点）

3）gain：它统计的是什么？（意义）

✅ 定义（gain importance）

gain = “某个特征用于分裂时带来的损失函数下降（信息增益/目标函数改进）的总和”

在 LightGBM 的实现里，gain 通常可以理解为：

• 每次分裂都会计算“分裂前后的目标函数改善”（loss reduction）
• gain 就是把该特征参与的所有分裂的改善量加起来

✅ 直觉理解

• gain 高：说明这个特征的分裂 “很值钱”，能显著降低误差
• 它衡量的是 贡献强度

✅ 你给的例子很典型

例如你看到这种（gain）：

2002  DEM   71403.35784
2002  Temp  16137.38826
...

• 这表示：在 2002 年模型里，所有用 DEM 的分裂节点带来的 loss 改善总量最大，所以 DEM 是“贡献最大的特征”。

4）split vs gain：区别与联系（最关键）

核心区别一句话

• split：看“用得多不多”（频率）
• gain：看“用得值不值”（贡献）

两者可能出现的“矛盾”情况

情况	split	gain	解释
特征A被经常用，但每次收益不大	高	中/低	它是“细碎的辅助切分”特征
特征B只偶尔用，但每次收益很大	低	高	它是“关键阈值”特征，能一刀切开误差
两者都高	高	高	高频且强贡献，通常是主驱动
两者都低	低	低	模型几乎不用它

联系（它们其实描述的是同一件事的两个侧面）

• 每一次 split 都会产生 gain（损失下降）
• 所以 gain 可以理解为：split 次数 × 每次平均贡献

你甚至可以构造一个很有用的衍生指标：

• avg_gain_per_split = gain / split

它很适合解释“这特征是靠高频还是靠高收益”。

5）各自适用的应用场景（你做论文/解释时怎么选）

✅ 更推荐用 gain 的场景（你现在“只输出 gain”是合理的）

1. 做科学解释/论文讨论“驱动因子贡献”

• 你要说 DEM 对 AOD 的贡献最大，这种结论更应该基于 gain

2. 做跨年/跨区域对比（你逐年 2001-2023 非常典型）

• split 更受“树结构随机性/参数”影响，gain 更接近“误差贡献”

3. 做特征筛选/变量重要性排序

• gain 更合理（但仍建议配合 permutation importance 或 SHAP 更稳）

✅ split 更适合的场景

1. 模型结构诊断、检查“模型喜欢用什么特征”

• 看模型的“偏好”与“可分裂性”

2. 怀疑某些特征被过度使用（可能导致过拟合或数据泄漏）

• split 可以暴露“某个变量被频繁拿来切”

3. 要做特征工程：看看哪些特征为树模型提供了大量候选分裂点

• 连续变量、高分辨率变量通常 split 高

6）结合你的代码：如何正确输出 split/gain（示例）

你要在最终模型 pipe_final.fit(...) 后输出重要性：

A）输出 split（默认）

lgbm_model = pipe_final.named_steps["lgbm"]
split_imp = lgbm_model.booster_.feature_importance(importance_type="split")
fi_split = pd.DataFrame({"feature": FEATURES, "importance": split_imp})
fi_split = fi_split.sort_values("importance", ascending=False)

B）输出 gain（你现在想要的）

lgbm_model = pipe_final.named_steps["lgbm"]
gain_imp = lgbm_model.booster_.feature_importance(importance_type="gain")
fi_gain = pd.DataFrame({"feature": FEATURES, "importance": gain_imp})
fi_gain = fi_gain.sort_values("importance", ascending=False)

C）同时输出并增加一个“平均增益”解释力更强（强烈推荐用于分析）

booster = lgbm_model.booster_
split_imp = booster.feature_importance(importance_type="split")
gain_imp  = booster.feature_importance(importance_type="gain")

df = pd.DataFrame({
    "feature": FEATURES,
    "split": split_imp,
    "gain": gain_imp
})
df["avg_gain_per_split"] = df["gain"] / np.maximum(df["split"], 1)  # 防止除零
df = df.sort_values("gain", ascending=False)

7）注意事项：为什么 gain 也不是“真实因果贡献”

• 即使 gain 更适合解释，它仍有一些偏差来源（你做 AOD 驱动分析很关键）：

1. 相关性/共线性：比如 Temp 与 PET 强相关

• gain 可能在两个变量间“分摊”，或者被其中一个“抢走”

2. 特征取值范围/噪声：噪声变量也可能在局部提升 gain

3. 模型超参数影响：num_leaves、max_depth、min_child_samples 会改变树的分裂策略

• 但比 split 稳一些

如果你要做“稳健解释”，建议：gain + permutation importance 或 gain + SHAP（但会更慢）。

8）你逐年输出时的推荐解读方式（给你一个写论文/报告的框架）

你可以按年汇总后做三类解释：

1. gain 排名：年度主驱动因子

• 例如 2002 年 DEM gain 最大 → 地形对 AOD 预测贡献最大

2. split 排名：模型偏好/可分裂性

• 某特征 split 高但 gain 不高 → 是“频繁微调”的辅助变量

3. avg_gain_per_split：关键阈值因子 vs 辅助因子

• avg_gain_per_split 高：一次切分顶很多次（阈值效应强）
• avg_gain_per_split 低：靠大量细碎分裂累积（渐进效应）