from xgboost import XGBClassifier # 创建XGBClassifier实例,并指定eval_metric model = XGBClassifier(eval_metric='logloss') # 假设你使用对数损失作为评估指标 # 使用fit方法训练模型 model.fit(X_train, y_train) 根据修改后的参数重新调用xgbmodel.fit()方法: 确保在调用fit方法时,只传递该方法支持的参数,...
‘f1’, ‘f1_macro’, ‘f1_micro’, ‘f1_weighted’, ‘roc_auc’, ‘roc_auc_ovo_macro’, ‘average_precision’, ‘precision’, ‘precision_macro’, ‘precision_micro’, ‘precision_weighted’, ‘recall’, ‘recall_macro’, ‘recall_micro’, ‘recall_weighted’, ‘log_loss’, ‘pac_...
本文将利用一个excel数据对常见机器学习算法（XGBoost、Random Forest随机森林、ET极度随机树、Naïve ...
所以首先需要解决Anaconda2(Python2)和Anaconda3(Python3)的共存。
Metricwin_ratebalancedavg_len_adjlog_len_adjwght_log_len_adj ↑spearman_elo 0.934 0.933 0.944 0.947 0.961 ↑kendall_elo 0.819 0.807 0.807 0.830 0.849 ↓mse_elo 0.090 0.030 0.040 0.048 0.045 ↓rmse_elo 0.300 0.172 0.200 0.219 0.213 ↑r2_elo 0.694 0.843 0.832 0.839 0.853 ↓d_len_bias_spearma...