‘multi_error’, 用于多分类。 16. seed / random_state :指定随机数种子。 17. verbose : 设置为True或1时,会输出训练过程中的详细日志信息, 包括每一轮迭代的损失值和评估指标等。设置为False或0时, 只会输出最终的训练结果,不会输出过程中的详细日志信息。在调试模型时,建议将verbose设置为1,以便更好地...
scale_pos_weight:要不要指定一个均衡的树 seed=7 #随机种子,每次复现都是一样的
rmse 均方根误差、mae 平均绝对误差、logloss 负对数似然函数值、error 二分类错误率 (阈值为 0.5)、merror 多分类错误率、mlogloss 多分类 logloss 损失函数、auc 曲线下面积 3. seed [默认 0] 随机数的种子设置它可以复现随机数据的结果,也可以用于调整参数。
auc 曲线下面积 3. seed (默认0) 随机数的种子,设置它可以复现随机数据的结果,也可以用于调整参数
'reg_lambda': 1, 'scale_pos_weight': 1, 'seed': None, 'silent': False, 'subsample': 0.8, 'verbosity': 1} model = xgb.XGBClassifier(**params) model.fit(x_train,y_train) predprob_train,predprob_test=cal_ks(model,x_train,y_train,x_test,y_test)#计算初版KS ...
3、seed(默认0) 随机数的种子 设置它可以复现随机数据的结果,也可以用于调整参数 如果你之前用的是Scikit-learn,你可能不太熟悉这些参数。但是有个好消息,python的XGBoost模块有一个sklearn包,XGBClassifier。这个包中的参数是按sklearn风格命名的。会改变的函数名是: ...
xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5,metrics={'error'}, seed = 0) 1. 5.添加预处理的交叉验证 # 计算正负样本比,调整样本权重 def fpreproc(dtrain, dtest, param): label = dtrain.get_label() ratio = float(np.sum(label == 0)) / np.sum(label==1) ...
random_state: 参数类型(int)– Random number seed. (replaces seed).随机种子 missing: 参数类型(float, optional)– Value in the data which needs to be present as a missing value. If None, defaults to np.nan.当出现缺失值时,使用该值代替。 importanc_type: 参数类型(string, default "gain")–...
最有可能的问题就是在seed为改动的情况下，你设置了max_features参数，假设其值为0.7，导致每次分裂时...
'seed': 1000, 'nthread': 4, } plst = params.items() dtrain = xgb.DMatrix(X_train, y_train) num_rounds = 500 model = xgb.train(plst, dtrain, num_rounds) # 对测试集进行预测 dtest = xgb.DMatrix(X_test) ans = model.predict(dtest) # 计算准确率 cnt1 = 0 cnt2 = 0 for i...