LightGBM中feature_importances_与feature_importance()的区别及默认指标问询

LightGBM的Scikit-learn接口（如LGBMClassifier）的feature_importances_属性，默认对应原生Booster.feature_importance()方法中的**"split"**类型：

• "split"：统计的是特征被作为树节点划分依据的总次数
• 若需要切换为"gain"类型（统计特征在所有划分中带来的总增益，和Scikit-learn的"mean decrease in impurity"逻辑相近但计算细节不同），可以在初始化模型时指定参数importance_type='gain'，或者训练后通过model.booster_.feature_importance(importance_type='gain')获取对应结果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yankai Sheng