set_option('display.float_format',lambda x:"%.2f" % x) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec import seaborn as sns import missingno as msno # 可视化工具 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from ...
#预测输出到result1.CSV pred = xg_classifier.predict_proba(df2) df3 = pd.DataFrame(pred, index=ID, columns=['pred0', 'pred']) df3.drop('pred0', axis=1, inplace=True) ##axis=0:表示删除行 ; axis=1:表示删除列 df3.to_csv('result1.csv') 五、结论 提交result1预测结果-kesci比赛...
"lambda / reg_lambda":0,#L2正则化权重项,增加此值将使模型更加保守。Classifier与XGBRegressor中,对应参数名为 reg_lambda。推荐的候选值为:[0, 0.1, 0.5, 1] "min_child_weight":1,#指定孩子节点中最小的样本权重和,如果一个叶子节点的样本权重和小于min_child_weight则拆分过程结束,默认值为1。推荐的候...
# 模型的构建与训练 model = GradientBoostingClassifier() model.fit(X_train, y_train) 1. 2. 3. 参数详解: from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier # 全部参数 GradientBoostingClassifier(loss='log_loss', learning_rate=0.1, n_estimators=100, subsample=1.0, criterion='friedman_mse', ...
class XGBoostClassifier(object): def __init__(self, base_estimator=None, n_estimators=10, learning_rate=1.0): """ :param base_estimator: 基学习器 :param n_estimators: 基学习器迭代数量 :param learning_rate: 学习率,降低后续基学习器的权重,避免过拟合 ...
1.2.3 predict_proba(data, ntree_limit=0) 预测每一个数据,成为给定类别的概率 二、实例学习如何使用Xgboost https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/demo LightGBM 一、API详解 lightgbm.LGBMClassifier 参数XGBoost CatBoost Lightgbm 模型参数 boosting_type=‘gbdt’(gbdt,dart,goss,rf) ...
rfc = RandomForestClassifier() rfc.fit(X_train, y_train) rfc.score(X_test, y_test) xgbc = XGBClassifier() xgbc.fit(X_train, y_train) xgbc.score(X_test, y_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. class RandomForestClassifier(ForestClassifier): ...
16)model.fit(train,y_train)auc(model, train, test)Light GBM import lightgbm as lgb from sklearn import metrics def auc2(m, train, test):return (metrics.roc_auc_score(y_train,m.predict(train)),metrics.roc_auc_score(y_test,m.predict(test)))lg = lgb.LGBMClassifier(silent=False)...
importlightgbm as lgbfromsklearnimportmetricsdefauc2(m, train, test):return(metrics.roc_auc_score(y_train,m.predict(train)), metrics.roc_auc_score(y_test,m.predict(test))) lg= lgb.LGBMClassifier(silent=False) param_dist= {"max_depth": [25,50, 75],"learning_rate": [0.01,0.05,0.1...
LGBMClassifier在本质上预测的并不是准确的0或1的分类,而是预测样本属于某一分类的概率,可以用predict_proba()函数查看预测属于各个分类的概率,代码如下。 通过如下代码可以绘制ROC曲线来评估模型的预测效果。 通过如下代码计算模型的AUC值。 通过如下代码对特征名称和特征重要性进行汇总,以便筛选出客户违约预测中最重要的...