import seaborn as sns import xgboost as xgb from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error color_pal = sns.() plt.style.use('') url = "https://drive.google.com/file/d/1wQzloWSZZaPiyk2_efk6HjGjvSYVphsN/view?usp=sharing" file_id = url.split("/")[-2] download_...
下面以XGBoost模型为例,给出贝叶斯优化的调参过程。如下代码所示。 import xgboost as xgb from bayes_opt import BayesianOptimization # 定义目标优化函数 def xgb_evaluate(min_child_weight, colsample_bytree, max_depth, subsample, gamma, alpha): params['min_child_weight'] = int(min_child_weight) param...
class xgboost.XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='binary:logistic',booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1,max_delta_step=0,subsample=1,colsample_bytree=1,colsample_bylevel=1,reg_alpha=0,reg_lambda=1,scale_pos_wei...
xgboost具有很多的参数,把xgboost的代码写成一个函数,然后传入fmin中进行参数优化,将交叉验证的auc作为优化目标。auc越大越好,由于fmin是求最小值,因此求-auc的最小值。所用的数据集是202列的数据集,第一列样本id,最后一列是label,中间200列是属性。 #coding:utf-8 import numpy as np import pandas as pd fr...
2. XGBoost参数 XGBoost作者将整体参数分为3类: 一般参数:指导整体功能 助推器参数:在每个步骤指导个体助推器(树/回归) 学习任务参数:指导执行的优化 我将在这里对GBM进行类比,并强烈建议阅读本文以从基础知识中学习。 一般参数 这些定义了XGBoost的整体功能。
XGBoost公式1 XGBoost公式2 首先,我们的优化目标是:OBj = \sum\limits_{i=1}^{n} l(y_i,\bar{y}_i)+\sum\limits_{k=1}^K \Omega(f_k)\\ 其中,n为样本个数,y_i为第i个样本真实标签,\bar{y}_i表示模型的第i个样本输出值,K表示树的个数,\\ f_k表示第k棵树,用于样本到叶子结点的映射(...
2、min_child_weight[默认1] 决定最小叶子节点样本权重和。 和GBM的 min_child_leaf 参数类似,但不完全一样。XGBoost的这个参数是最小样本权重的和,而GBM参数是最小样本总数。 这个参数用于避免过拟合。当它的值较大时,可以避免模型学习到局部的特殊样本。
下载网址: https://github.com/dmlc/xgboost,(windows环境下安装需要先进行编译) 使用方法: 1.数据导入 数据格式样例 导入方法为: dtrain = xgb.DMatrix('train.txt') dtest= xgb.DMatrix('test.txt') 2.参数设置 1param = {'booster':'gbtree','max_depth':10,'eta':0.3,'silent':1,'num_class'...
2. min_child_weight[默认1] 决定最小叶子节点样本权重和。 和GBM的 min_child_leaf 参数类似,但不完全一样。XGBoost的这个参数是最小样本权重的和,而GBM参数是最小样本总数。 这个参数用于避免过拟合。当它的值较大时,可以避免模型学习到局部的特殊样本。
from xgboost import XGBClassifier y = dat['Class'] X = dat.drop(['Class'],axis=1) X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=100) xgb = XGBClassifier() #fine tuning XGB parameters params = {'min_child_weight':[5,15], 'subsample':[0.6,...