predict\_raw\_score或者raw\_score或者is\_predict\_raw\_score:一个布尔值,表示是否预测原始得分。默认为False。如果为True则仅预测原始得分。该参数只用于prediction任务。 predict\_leaf\_index或者leaf\_index或者is\_predict\_leaf\_index:一个布尔值,表示是否预测每个样本在
train(params, train_data, valid_sets=[validation_data]) # 模型预测 y_pred = gbm.predict(X_test) y_pred = [list(x).index(max(x)) for x in y_pred] print(y_pred) # 模型评估 print(accuracy_score(y_test, y_pred)) (2)基于Scikit-learn接口的分类 from lightgbm import LGBMClassifier ...
predict_raw_score或者raw_score或者is_predict_raw_score:一个布尔值,表示是否预测原始得分。默认为False。如果为True则仅预测原始得分。该参数只用于prediction任务。 predict_leaf_index或者leaf_index或者is_predict_leaf_index:一个布尔值,表示是否预测每个样本在每棵树上的叶节点编号。默认为False。在预测时,每个...
输出：2. XGBoost算法 # XGBoost xgb_clf = XGBClassifier(random_state= 42 ) xgb_clf.fit(X_train, y_train)# 对测试集进行预测y_pred = xgb_clf.predict(X_test)# 评估模型性能print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('ROC AUC:', roc_auc_score(y_test, y_pred))输出：...
predict(x_train) test_predict = clf.predict(x_test) from sklearn import metrics ## 利用accuracy(准确度)【预测正确的样本数目占总预测样本数目的比例】评估模型效果 print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_train,train_predict)) print('The accuracy of the ...
predict(X_test) # 评估模型性能 print(f'Accuracy: {sum(y_pred.round() == y_test) / len(y_test)}') 在上面的示例中,我们加载了一个简单的乳腺癌数据集,并将其划分为训练集和测试集。然后,我们定义了一些模型参数,并设置device为'gpu'来启用GPU训练。最后,我们训练模型,并在测试集上进行预测和评估...
lstm1 和 state_h 结果都是 hidden state。在这种参数设定下,它们俩的值相同。都是最后一个时间步的 hidden state。 state_c 是最后一个时间步 cell state结果。 为什么要保留两个值一样的参数? 马上看配置4就会明白 为了便于说明问题,我们给配置3和配置4一个模拟的结果,程序结果参考reference文献。
This paper proposes an explainable AI (XAI)-based prediction model utilizing the LightGBM algorithm to predict the likelihood of borrower default on a social lending platform. The dataset used in this study was obtained from Lending Club and consisted of various borrower characteristics and loan ...
#先安装cmake和gcc,安装过的直接跳过前两步 brew install cmake brew install gcc git clone--recursive https://github.com/Microsoft/LightGBM cd LightGBM #在cmake之前有一步添加环境变量exportCXX=g++-7CC=gcc-7mkdir build;cd build cmake..make-j4 ...
defauc(m, train, test):return(metrics.roc_auc_score(y_train,m.predict_proba(train)[:,1]),metrics.roc_auc_score(y_test,m.predict_proba(test)[:,1])) # Parameter Tuningmodel = xgb.XGBClassifier()param_dist = {"max_...