xgb.plot_tree(xgb_model, num_trees=2) plt.show() #混淆矩阵评估模型 #导入第三方模块 from sklearn import metrics # 混淆矩阵 print("混淆矩阵四格表输出如下:") print(metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred, labels = [0, 1])) Accuracy = metrics._scorer.accuracy_score(y_test, y_pred)...
鉴于实际建模应用往往是xgb、lgb等,决策树更多用于分析,所以此处将决策树建模与可视化封装在一起,方便实用 defDecisionTree_plot(x,y,feature_names=None,target_names=None,max_depth=3,min_samples_leaf=10): clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=max_depth,min_samples_leaf=min_samples_leaf).fit(x,y) ...
this function is able to draw xgboost tree :param model: xgboost model :return: """ self.ceate_feature_map(self.pre_data.cheat_data.columns.values.tolist()) # 特征名列表 fig, ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(60, 30) xgboost.plot_tree(model, ax=ax, fmap='xgb.fmap') fig....
booster [缺省值=gbtree] gbtree:使用树模型 gblinear:使用线性模型 dart:使用树模型,主要多了 Dropout silent [缺省值=0] 设置为 0 打印运行信息 设置为 1不打印运行信息 nthread [缺省值=设置为最大可能的线程数] 并行运行的线程数,输入的参数应该 <= 系统的CPU核心数若是没有设置算法会检测将其设置为 ...
rop_plot(rest, x = 'D_48', y = 'y', nogroups=20) 该图展示了某一个变量(D_48) 与 Y值的相关趋势 由上图可得,D_48 该变量与 Y变量呈正相关关系。ROP是不可直接调包的。该包为公司前辈所写的一个包,若大家感兴趣,我会后续继续咨询前辈关于该图的底层逻辑,后续给大家解释。 总结 牢记风控建模...
colsample_bytree:1 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...
1、plot_importance方法的解释 作用:基于拟合树的重要性可视化。 参数 booster : Booster, XGBModel or dict. Booster or XGBModel instance, or dict taken by Booster.get_fscore() ax : matplotlib Axes, default None. Target axes instance. If None, new figure and axes will be created. ...
from xgboost import plot_tree from xgboost import XGBClassifier data = pd.read_csv("../input/default-of-credit-card-clients-dataset/UCI_Credit_Card.csv") X = data.iloc[:,1:6] y = data.iloc[:,24] data = xgb.DMatrix(X, y)
#随机取样比例 'colsample_bytree':0.8 , #默认为1,取值0~1,对特征随机采集比例 'lambda':0.8, 'alpha':0.6, 'n_estimators':500, 'booster':'gbtree', #迭代树 'objective':'binary:logistic', #逻辑回归,输出为概率 'nthread':6, #设置最大的进程量,若不设置则会使用全部资源 'scale_pos_weight...
plot_tree(self._df.estimator, num_trees=num_trees, rankdir=rankdir, **kwargs) Example #6Source File: xgboost_migration.py From h2o4gpu with Apache License 2.0 5 votes def load_pkl(name): """Load xgboost model from pickle and perform conversion from version 0.90 if necessary. :return:...