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...
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...
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 ...
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. ...
参数说明如下: Xgboost参数 'booster':'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 多分类的问题 'num_class':10, 类别数,与 multisoftmax 并用 'gamma':损失下降多少才进行分裂,gammar越大越不容易过拟合。 'max_depth':树的最大深度。增加这个值会使模型更加复杂,也容易出现过拟合,深度3-10是合理的。
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 ...
根据修改后的参数重新调用xgbmodel.fit()方法: 确保在调用fit方法时,只传递该方法支持的参数,如训练数据X_train和标签y_train,以及其他可选参数如eval_set、early_stopping_rounds等。 如果需要监控验证集上的性能,可以使用eval_set参数,并确保eval_metric已在模型初始化时设置。 综上所述,你应该在创建xgbmodel实...