estimator.fit(x_train,y_train) # 5、模型评估 print("模型中的偏置为:\n",estimator.intercept_) print("模型中的系数为:\n",estimator.coef_) y_pre = estimator.predict(x_test) print("预测值为:\n",y_pre) # 5.2 评价 # 均方误差 error = mean_squared_error(y_test,y_pre) print("模型...
模型参数是模型内部的配置变量,其值可以根据数据进行估计。一下是参数的一些特点: 参数在预测中用到,是从数据估计中获取的。 参数定义了可使用的模型,通常不由编程者手动设置。 参数通常被保存为学习模型的一部分,它是机器学习算法的关键,通常由过去的训练数据中总结得出 。 2.2 超参数调优 模型超参数是模型外部的...
1、两种调用方式:xgboost库 & xgboost的sklearn接口 调用xgboost.train和调用sklearn API中的类XGBRegressor,需要输入的参数写法不同,但功能相同。比如,前者params字典中第一个参数eta,其实就是XGBRegressor中的参数learning_rate 两种调用方式,模型效果相似,但xgboost库本身的运算速度(尤其是交叉验证)以及调参手段比sklearn...
输出XGBR_GSCV模型最佳得分、最优参数:0.8630,{'learning_rate': 0.12, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 200} XGBR_Shuffle_GSCV time: 256.7015066994206 XGBoost Score value: 0.8536645272887292 XGBoost R2 value: 0.8536645272887292 XGBoost MAE value: 2.1987844654894246 XGBoost RMSE value: 3.368537070469827 ...
《python风控建模实战lendingClub》课程有回归模型的大量介绍，参加xgboost,lightgbm等十余种回归模型介绍，有调适好的python脚本和建模数据，还有模型评估方法介绍，希望能帮到你 https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1005988013&share=2&shareId=400000000398149 ...
xgboost回归模型调参 回归模型参数的意义 回归是监督学习的一个重要问题,回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值也随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数。 一、算法的推导 1.1 符号规定...
一、xgboost简介: 全称:eXtreme Gradient Boosting 作者:陈天奇(华盛顿大学博士) 基础:GBDT 所属:boosting迭代型、树类算法。 适用范围:分类、回归 优点:速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数等等。 缺点:算法参数过多,调参负责,对原理不清楚的很难使用好XGBoost。不适合处理超高维特征...
一、xgboost简介: 全称:eXtreme Gradient Boosting 作者:陈天奇(华盛顿大学博士) 基础:GBDT 所属:boosting迭代型、树类算法。 适用范围:分类、回归 优点:速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数等等。 缺点:算法参数过多,调参负责,对原理不清楚的很难使用好XGBoost。不适合处理超高维特征...