初始化XGBoost回归模型: 我们将使用XGBoost的XGBRegressor类来初始化回归模型。 python model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3) 训练模型: 使用训练数据来训练模型。 python model.fit(X_train, y_train) 评估模型性能: 使用测试数据来评估模...
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...
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 作者最近动态 清风蓝不过七天海 2025-02-16 大学...
51CTO博客已为您找到关于XGboost回归模型MATLAB代码的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及XGboost回归模型MATLAB代码问答内容。更多XGboost回归模型MATLAB代码相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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 ...
实例化随机森林回归模型(RandomForestRegressor),并使用训练数据拟合模型,然后预测并评估模型性能。 使用XGBoost回归模型进行训练和评估。 最后,绘制真实数据和预测数据的对比图,并输出模型性能评估的指标。 4.效果 4.1.原始数据可视化(通过对原始数据可视化,可以更清楚了解数据的一些特征,原始数据(因为有21个传感器)可视化...
51CTO博客已为您找到关于XGboost回归模型MATLAB代码的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及XGboost回归模型MATLAB代码问答内容。更多XGboost回归模型MATLAB代码相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。