n_estimators:提升树的数量,即训练轮数,等价于原生库的num_boost_round max_depth:树的最大深度 learning_rate:学习率,等价于原生库的eta verbosity:控制学习过程中输出信息的多少,取值为0, 1, 2, 3 objective:学习目标及其损失函数,默认为reg:squarederror,即以平方损失为损失函数的回归模型 booster:弱评估器,...
cvresult = xgb.cv(xgb_param, xgtrain, num_boost_round=alg.get_params()['n_estimators'], folds =cv_folds, metrics='mlogloss', early_stopping_rounds=early_stopping_rounds) n_estimators = cvresult.shape[0] alg.set_params(n_estimators = n_estimators) print (cvresult) #result = pd.DataF...
在《决策树之玩转借贷俱乐部》和《集成树之玩转借贷俱乐部》两贴中，斯蒂文用决策树，随机森林和提升树...
这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单一...
在下文中一共展示了AdaBoostClassifier.n_estimators方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: evaluate ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier [as 别名]# 或者:...
cvresult = xgb.cv(xgb_param, xgtrain, num_boost_round=alg.get_params()['n_estimators'], folds =cv_folds, metrics='mlogloss', early_stopping_rounds=early_stopping_rounds) n_estimators = cvresult.shape[0] alg.set_params(n_estimators = n_estimators) ...