fit(Xtrain,Ytrain) # step3:预测 reg.predict(Xtest) reg.score(Xtest,Ytest) # R方 MSE(Ytest,reg.predict(Xtest)) # 均方误差 # 交叉验证 reg = XGBR(n_estimators=100) # 交叉验证中导入的是没有经过训练的模型,故不需要fit,只需要实例化 CVS(reg,Xtrain,Ytrain,cv=5).mean() # 五折交叉...
valid_y = train_test_split(data_x.values,data_y.values,test_size=0.25,random_state=random_state_num) print('开始训练模型') start = time.time() #转换成xgb运算格式 d_train = xgb.DMatrix(train_x,train_y) d_valid = xgb.DMatrix(valid_x,valid_y) watchlist = [(d_train,'train'),(d...
在 sklearn 接口中有一个类似的fit方法参数。 lambda [default=1, 别称: reg_lambda] L2正则项对权重的影响。增加这个值会使模型更加保守。 alpha[default=0, 别称: reg_alpha] L1正则项对权重的影响。增加这个值会使模型更加保守。 tree_method string [default=auto] XGBoost 中使用的树构造算法。参见参考文...
gamma:1 运行model.fit(eval_set,eval_metric)并诊断您的首次运行,特别是n_estimators 优化max_depth参数。它表示每棵树的深度,这也是每棵树中使用的不同特征的最大数量。我建议从小的max_depth开始(例如3),然后将其递增1,并在没有性能提高的情况下停止。这将有助于简化模型并避免过度拟合 现在尝试学习率和避...
'lambda':2, 控制模型复杂度的权重值的L2正则化项参数,参数越大,模型越不容易过拟合。 'subsample':0.7, 随机采样训练样本 'colsample_bytree':0.7, 生成树时进行的列采样 'min_child_weight':正则化参数. 如果树分区中的实例权重小于定义的总和,则停止树构建过程。
1、首先调整max_depth ,通常max_depth 这个参数与其他参数关系不大,初始值设置为10,找到一个最好的误差值,然后就可以调整参数与这个误差值进行对比。比如调整到8,如果此时最好的误差变高了,那么下次就调整到12;如果调整到12,误差值比10 的低,那么下次可以尝试调整到15. ...
trees = [] # 保存所有的决策树 def fit(self, X, y): """ 拟合xgboost模型 """ self._build_tree(X, y) def predict(self, X): """ 预测 """ y_pred = [] for x in X: node = self.root while not node.is_leaf(): if x[node.feature] < node.threshold: node = node.left ...
fit(X_train, y_train) # make predictions preds = bst.predict(X_test) classification_report(preds, y_test) R 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # load data data(agaricus.train, package='xgboost') data(agaricus.test, package='xgboost') train <- agaricus.train test <- ...
modelfit(xgb1, train, predictors)#作者调整后得到的树的值为140,如果这个值对于当前的系统而言太大了,可以调高学习率重新训练 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 step2:Tune max_depth and min_child_weight 先调这两个参数的原因是因为这两个参数对模型的影响做大 ...