您可以显式地使您的DMatrix，这就是您需要启用分类 例如
deffile2dataframe():dir ="C:\\Users\\wyq\\Desktop\\WikiDataAnalyse\\data\\target_prediction\\"links = pd.read_csv(dir +'links.tsv', sep='\t', header=None) paths = pd.read_csv(dir +'paths_finished.tsv', sep='\t') paths["path"] = paths["path"].apply(lambdax: x.split(';...
在下面的行中 446 :作者培训的地方 ,我收到一个错误 ValueError:数据的DataFrame.dtypes必须是int、float或bool。不需要字段StateHoliday、分类中的数据类型 # XGB with xgboost library dtrain = xgb.DMatrix(X_train[predictors], y_trainearly_stopping_rounds = 50, feval = rmspe_xg, verbose_eval = True...
DMatrix(acc_test_df) watchlist = [(xgtrain, 'train')] bst = xgboost.train(params, xgtrain, num_rounds, watchlist) preds = modifyPreds(bst.predict(xgtest)) with open('submission.csv', 'w') as f: f.write("ID,DRUNK_DR ") for i, id_ in enumerate(ids): f.write("{},{} "....
是的,可以将pandas列数据作为绘图中的标记。在绘制图表时,可以使用pandas的DataFrame和Series对象的数据作为标记的来源,来区分不同的数据点或者分组。 在使用pandas进行绘图...
pandas dataFrame 无法支持大量数据的计算,可以尝试 spark df 来解决这个问题。 一. xgboost 预测的例子 优化前 import xgboost as xgb import pandas as pd import numpy as np # 加载模型 bst = xgb.Booster() bst.load_model("xxx.model") # 变量列表 var_list=[...] df.rdd.map(lambda x : cal_...
一. xgboost 预测 数据处理速度从 120 record / min 提高到 3278 record / min tips: 如果一个分区数据量过大将会导致 executor oom 二. spark dataframe 转 pandas dataframe typecost (seconds) native toPandas12 distributed toPandas5.91 arrow toPandas2.52 ...
显然，lazypredict不允许bool Dataframe （IDK其他分类器，但XGBoost完全可以）。我发现的最简单的解决方案...
cv_valid = pd.DataFrame() nrounds =40fortrain_indx, valid_indxincv_bymonth(xgbInput): dtrain = xgb.DMatrix(xgbInput.train_X[train_indx], label = xgbInput.train_Y[train_indx], missing =-1) dvalid = xgb.DMatrix(xgbInput.train_X[valid_indx], label = xgbInput.train_Y[valid_in...
read_hdf(TCKR+'.combined.h5', 'dataframe') os.remove(TCKR+'.combined.h5') # if 'time'in df.columns.values: # df.index = pd.to_datetime(df['time']) # del df['time'] # print TCKR + ' deleted time' # if 'daysecs' in df.columns.values: # del df['daysecs'] # print ...