在机器学习PAI现在默认输出的是TOP50特征数量，怎么能让它输出更多特征数量的权重呢？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读

在机器学习PAI中，您可以通过设置LGBMRegressor或LGBMClassifier的参数来控制输出的特征数量。具体来说，您可以使用feature_importances_属性来获取每个特征的重要性得分，并使用sort_values()方法按照重要性得分进行排序，然后选择前n个特征进行输出。

下面是一个示例代码，它将输出LGBMRegressor模型的前100个特征：

import lightgbm as lgb# 训练模型model = lgb.LGBMRegressor()model.fit(X_train, y_train)# 获取特征重要性得分并排序feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X.columns)feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False)# 输出前100个特征print(feature_importances.head(100))

在上面的示例代码中，X_train和y_train分别是训练数据的特征和标签，X是训练数据的特征。首先，我们使用LGBMRegressor训练了一个模型。然后，我们使用feature_importances_属性获取每个特征的重要性得分，并使用sort_values()方法按照重要性得分进行排序。最后，我们输出前100个特征的重要性得分。

您可以根据需要调整代码中的参数来输出更多或更少的特征。请注意，输出的特征数量应该根据您的数据集大小和模型复杂度进行调整，以避免过度拟合或欠拟合的问题。