@文心快码BaiduComatexgboost回归模型代码 文心快码BaiduComate 当然,下面是一个使用XGBoost进行回归分析的示例代码。这个示例将涵盖你提到的所有步骤: 导入必要的库: 我们需要导入XGBoost库以及用于数据处理和评估的库,如pandas、numpy和scikit-learn。 python import xgboost as xgb import pandas as pd import numpy as...
使用XGBoost 建立回归模型并进行训练。这里需要设置一系列参数,例如 n_estimators(基分类器数量)、learning_rate(学习率)、subsample(子采样比例)、colsample_bytree(列采样比例)、max_depth(树的最大深度)和 gamma(用于控制树的复杂度)等参数。 reg_mod = xgb.XGBRegressor( n_estimators=1000, learning_rate=0.08...
(F检验) 回归方程为Y = 6.6638 + 0.75339 * x, , ,故回归模型成立; (t检验) 假设检验 ,计算 ,代码如下: n=length(x); yh=beta_0+beta_1*x; s2=sum((y-yh).^2)/(n-2); s1=sqrt(s2); 1. 2. 3. 4. 上述代码的运行结果如下图所示,得到 , 。 继续计算 ,代码如下: sb1=s1/sqrt(lxx...
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XGBoost—SHAP回归模型代码内包含简要解释 其中包含:模型评价指标、混淆矩阵、相关性热力图、SHAP整体概要图、特征变量交互影响图、平均影响排序图、特征依赖图及交互图 额外需求如:需要加入其他模型(RF、决策树或LGB模型等)用作对比绘制ROC曲线等。0 0 发表评论 发表 作者...
编辑 3.3. XGBoost回归模型 测试集预测值与真实值 编辑 随机选取一周的数据进行详细展示 编辑 整个项目文件夹(第一个文件夹为xgboost模型相关的包文件,xg.py是xgboost模型英文注释版本,xg_chinese.py是xgboost模型中文注释版本) 编辑 对项目感兴趣,私信 ...
valid set RMSE:30.653618024631285, R2:0.45586841183607596 编辑 编辑 xgboost模型: train set RMSE:44.409935462338545, R2:0.5903113156901276 test set RMSE:44.40636796196491, R2:0.5694838055038836 valid set RMSE:22.744005816098603, R2:0.7004465186237991 编辑 编辑 对项目感兴趣的,可以私信 ...
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