本文将利用一个excel数据对常见机器学习算法(XGBoost、Random Forest随机森林、ET极度随机树、Naïve ...
典型值为0.01-0.2。 objective 目标函数 回归任务 reg:linear (默认) reg:logistic 二分类 binary:logistic 概率 binary:logitraw 类别 多分类 multi:softmax num_class=n 返回类别 multi:softprob num_class=n 返回概率 rank:pairwise eval_metric 回归任务(默认rmse) rmse--均方根误差 mae--平均绝对误差 分类...
典型值为0.01-0.2。 objective 目标函数 回归任务 reg:linear (默认) reg:logistic 二分类 binary:logistic 概率 binary:logitraw 类别 多分类 multi:softmax num_class=n 返回类别 multi:softprob num_class=n 返回概率 rank:pairwise eval_metric 回归任务(默认rmse) rmse--均方根误差 mae--平均绝对误差 分类...
# 叶子节点最小权重37gamma=0., # 惩罚项中叶子结点个数前的参数38subsample=0.8, # 随机选择80%样本建立决策树39colsample_btree=0.8, # 随机选择80%特征建立决策树40objective='multi:softmax', # 指定损失函数41scale_pos_weight=1, # 解决样本个数不平衡的问题42random_state=27 # ...
squaredlogerror Objective candidate: reg:logistic Objective candidate: binary:logistic Objective candidate: reg:gamma Objective candidate: reg:tweedie Objective candidate: count:poisson Objective candidate: survival:cox Objective candidate: binary:logitraw Objective candidate: reg:linear Objective candidate: reg...
{ 'objective': 'multi:softmax', # multiclass classification 'num_class': 3, # number of classes in the dataset 'max_depth': 3, # maximum depth of each tree 'n_estimators': 500 # maximum number of trees to grow } # Train the XGBoost model model = xgb.XGBClassifier(**params) ...
objective='binary:logistic' 10 nthread=4 11 scale_pos_weight=1 12 seed=27 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 模型名称 指标名称 指标值 验证集 Xgboost分类模型 准确率 99.82% 查准率 99.87% 查全率 99.30% F1分值 99.58% 从上表可以看出...
我的密码是- for eta in np.arange(0.2, 0.51, 0.03): xgb_model = xgboost.XGBClassifier(objective = 'multi:softmax', num_class = 5, eta = eta) xgb_model.fit(x_train, y_train) xgb_out = xgb_model.predict(x_test) print("For eta %f, 浏览0提问于2018-07-02得票数 2 回答已采纳...
9objective='binary:logistic' 10nthread=4 11scale_pos_weight=1 12seed=27 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 从上表可以看出, xgboost分类模型比较优秀,效果非常好。 关键代码如下:
from xgboost import XGBClassifier 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_bytreeXGBoost...