XGBoost(Extreme Gradient Boosting)是一种基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)的高效机器学习算法。在XGBoost模型中,n_estimators参数表示弱学习器(通常是决策树)的数量。 基础概念 n_estimators是XGBoost中的一个重要超参数,它控制着模型的复杂度和训练时间。增加n_estimators的值通常会提高...
这个包中的参数是按sklearn风格命名的。会改变的函数名是: 1、eta ->learning_rate 2、lambda->reg_lambda 3、alpha->reg_alpha 你肯定在疑惑为啥咱们没有介绍和GBM中的’n_estimators’类似的参数。XGBClassifier中确实有一个类似的参数,但是,是在标准XGBoost实现中调用拟合函数时,把它作为’num_boosting_rounds...
这个类用于解决分类问题,相比xgboost.XGBRegressor多了一个use_label_encoder参数,表示是否用sklearn的LabelEncoder对类别做编码,默认为True,但官方文档建议将其设为False;另外这个类的objective默认为binary:logistic,除此之外其他参数、属性和方法与xgboost.XGBRegressor相同 xgboost.XGBRFRegressor 这个类也是用于解决回归问题,...
1. 导入需要的库,模块以及数据 fromxgboostimportXGBRegressor as XGBRfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor as RFRfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression as LinearRfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimportKFold, cross_val_score as CVS, train_test_split as TTSfrom...
随机森林和提升树预测了借贷俱乐部里面的贷款的良恶性。老板最近听说了极度梯度提升 (XGBoost)，而且知道...
这个参数是树的棵树，一般设置100-500就够了
【中金固收】交易实现固收+:XGBoost与N-S模型的碰撞 中金研究 N-S模型可对收益率曲线进行特征提取,我们以下就该模型四参数作为预测目标,借助XGBoost建模,以此探索纯债固收+、红利固收+的实践。具体而言,我们通过预测N-S模型各参数来测算收益率,其中预测的解释变量包括参数自身和与收益率整体相关的量价因子。在预测...
iterations.append(clf.n_estimators) scores = np.array(scores) iterations = np.array(iterations) 开发者ID:mircean,项目名称:ML,代码行数:33,代码来源:module1.py 注:本文中的xgboost.sklearn.XGBClassifier.n_estimators方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路...
"""再使用以tfidf为元素的文本-单词矩阵训练一个分类器"""forest= RandomForestClassifier(oob_score=True,n_estimators = 200) forest=forest.fit(train_vsm_tfidf, df.sentiment)print("\n===评估以tfidf为特征训练的模型===\n") model_eval(train_vsm_tfidf) 二、基于潜在语义分析...
alg = XGBClassifier(max_depth=4, min_child_weight = 1, n_estimators=1000, learning_rate=0.0202, gamma=0, nthread=4, subsample=0.6815, colsample_bytree=0.701, seed=1, silent=False) param_test1 = { 'max_depth':range(3,10,2), 'min_child_weight':range(1,10,2) } gsearch1 = Grid...