xgboost.cv(params,dtrain,num_boost_round=10,nfold=3,stratified=False,folds=None,metrics=(),obj=None,feval=None,maximize=False,early_stopping_rounds=None,fpreproc=None,as_pandas=True,verbose_eval=None,show_stdv=True,seed=0,callbacks=None,shuffle=True)importxgboostasxgbdfull=xgb.DMatrix(X,y)...
2、num_boost_round - n_estimators num_boost_round指定训练期间确定要生成的决策树(在XGBoost中通常称为基础学习器)的数量。默认值是100，但对于今天的大型数据集来说，这还远远不够。增加参数可以生成更多的树，但随着模型变得更复杂，过度拟合的机会也会显著增加。从Kaggle中学到的一个技巧是为num_boost_round...
2、num_boost_round - n_estimators num_boost_round指定训练期间确定要生成的决策树(在XGBoost中通常称为基础学习器)的数量。默认值是100,但对于今天的大型数据集来说,这还远远不够。 增加参数可以生成更多的树,但随着模型变得更复杂,过度拟合的机会也会显著增加。 从Kaggle中学到的一个技巧是为num_boost_round...
n_estimators:提升树的数量,即训练轮数,等价于原生库的num_boost_round max_depth:树的最大深度 learning_rate:学习率,等价于原生库的eta verbosity:控制学习过程中输出信息的多少,取值为0, 1, 2, 3 objective:学习目标及其损失函数,默认为reg:squarederror,即以平方损失为损失函数的回归模型 booster:弱评估器,...
cv_results = cv(dtrain=dtrain, params=params, nfold=5, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, metrics='rmse', seed=42) ``` ### 步骤3:调优树的数量(n_estimators) ```python params['n_estimators'] = cv_results.shape[0] ...
xgboost.train(params,dtrain,num_boost_round=10,evals(),obj=None, feval=None,maximize=False,early_stopping_rounds=None,evals_result=None, verbose_eval=True,learning_rates=None,xgb_model=None) parms:这是一个字典,里面包含着训练中的参数关键字和对应的值,形式是parms = {'booster':'gbtree','eta...
num_boost_round (int) – Number of boosting iterations. nfold (int) – Number of folds in CV. early_stopping_rounds(int)–激活提前停止。交叉验证度量标准(通过CV折叠计算得出的验证度量标准的平均值)需要在每一轮Early_stopping_rounds中至少提高一次,以继续进行训练。评估历史记录中的最后一个条目将代表...
train(params=param, dtrain=dtrain, num_boost_round=num_round, evals=watch_list) 然后就是预测: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """预测""" pred = model.predict(dtest) # 这里面表示的是正样本的概率是多少 from sklearn.metrics import accuracy_score predict_label = [...
n_estimators:表示用于创建树的最大数量; learning_rate:表示学习率,用于减少梯度的级别; eval_metric:表示用于过度拟合检测和最佳模型选择的度量标准; depth:表示树的深度; subsample:表示数据行的采样率,不能在贝叶斯增强类型设置中使用; l2_leaf_reg:表示成本函数的L2规则化项的系数; ...
xgboost.cv(params, dtrain, num_boost_round=10, nfold=3, stratified=False, folds=None, metrics=(), obj=None, feval=None, maximize=False, early_stopping_rounds=None, fpreproc=None, as_pandas=True, verbose_eval=None, show_stdv=True, seed=0, callbacks=None, shuffle=True) 参数: params...