model_RandomUnderSampler=RandomUnderSampler() #建立RandomUnderSample模型对象 x_RandomUnderSample_resampled,y_RandomUnderSample_resampled=model_RandomUnderSampler.fit_sample(x,y) #输入数据并进行欠抽样处理 x_RandomUnderSample_resampled=pd.DataFrame(x_RandomUnderSample_resampled,columns=['col1','col2','...
lightgbm.LGBMClassifier 参数XGBoost CatBoost Lightgbm 模型参数 boosting_type=‘gbdt’(gbdt,dart,goss,rf) num_leaves=31 max_depth=-1(no limit) n_estimators=100 learning_rate=0.1 objective=(regression,binary/multiclass) class_weight=() subsample=1 训练样本采样率(行) colsample_bytree=1 训练特征采...
fit(X, y, sample_weight=None, base_margin=None, eval_set=None, eval_metric=None, early_stopping_rounds=None, verbose=True, xgb_model=None, sample_weight_eval_set=None, feature_weights=None, callbacks=None) 参量 X(array_like)–特征矩阵 y(array_like)–标签 sample_weight(array_like)–实...
Note that these weights will be multiplied with sample_weight (passed through the fit method) if sample_weight is specified. Attributes --- estimators_ : list of DecisionTreeClassifier The collection of fitted sub-estimators. classes_ : array of shape = [n_classes] or a list of such arrays...
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)...
sample_weight=None,输入数据的样本权重 logging_level=None,控制是否输出日志信息,或者其他信息 plot=False,训练过程中,绘制,度量值,所用时间等 eval_set=None,验证集合,数据类型list(X,y)tuples baseline=Noneuse_best_model=Noneverbose=Nonemodel=CatBoostClassifier(iterations=1000,#最大树数,即迭代次数depth=6...
1.3.VotingClassifier 2.XGBoost 2.1.过拟合 2.2.数据类别分布不均 2.3.调参 2.3.1.一般参数 2.3.2.基学习器参数 2.3.3.任务参数 2.3.4.命令行参数 3.LightGBM 3.1.特点 3.1.1.效率和内存上的提升 3.1.2.稀疏特征优化 3.1.3.准确率上的优化
sample_weight_eval_set=None, callbacks= # pylint: disable = attribute-defined-outside-init,arguments-differ None): """ Fit gradient boosting classifier Parameters --- X : array_like Feature matrix y : array_like Labels sample_weight : array_like Weight for ...
min_weight_fraction_leaf:一个浮点数。叶节点的最小加权权重。当不提供sample_weight时,样本的权重是相等的。 subsample:一个浮点数,指定了提取原始训练集中的一个子集用于训练基础决策树,该参数就是子集占原始训练集的大小,0<subsample<10<subsample<1。
AdaBoostClassifier AdaBoostRegressor 参数 n_estimators:基学习器数目 learning_rate:学习率,对应在最终的继承模型中各个基学习器的权重 base_estimator:基学习器默认是使用决策树桩 _Notes:调参的关键参数是基学习器的数量n_estimators以及基学习器本身的复杂性比如深度max_depth或者叶节点所需的最少样本数min_samples...