在 LightGBM 中，分裂次数（Split Count） 和 增益（Gain） 是两种常用的评估特征重要性的方法。它们从不同角度衡量了某个特征在模型构建过程中对预测性能的贡献。
一、什么是“分裂次数”和“增益”？
✅ 1. 分裂次数（Split Count / Frequency）
定义：一个特征在所有树中被用来做节点分裂的总次数。
意义：如果一个特征经常被选为分裂节点，说明它对数据划分有帮助，因此可能是一个重要的特征。
优点：
简单直观。
缺点：
没有考虑每次分裂带来的“质量”或“效果”，即是否真正提升了模型性能。
类比：一个球员上场时间很多，但不一定每场比赛都发挥出色。
✅ 2. 增益（Gain）
定义：每次使用该特征进行分裂时所带来的训练损失下降的加权平均值。也就是说，增益越高，说明这个特征在提升模型准确性方面越有效。
意义：衡量的是特征在分裂时对模型目标函数的改善程度。
优点：
更能反映特征的实际价值。
缺点：
计算更复杂一些。
类比：不仅看球员上场次数，还看他每次上场的表现有多好。
如何选择使用哪种方式？
| 方式 | 适用场景 |
|---|
| split | 关注特征被使用的频率，适用于快速查看哪些特征常被选中 |
| gain | 更关注特征的实际贡献度，适用于模型解释、特征选择等关键任务 |
通常推荐优先使用 Gain，因为它更能反映特征对模型预测能力的真实影响。