prob的输出和margin输出是一样的。因此在使用的时候,要自己经过sigmoid转换然后在进行类别对比。 多分类输出解释 类别必须从0开始 几个步骤: # softmax操作,输出多类别对应的概率值 def softmax(x): e = np.exp(x) return e / np.sum(e) # 概率值转为类别 pred = np.argmax(pred_prob, axis=1) # ...
dtrain_predictions = alg.predict(x) dtrain_predprob = alg.predict_proba(x)[:,1] 如果是在验证集上,根据label值可以查看对应的衡量指标: print ("Accuracy : %.4g" % metrics.accuracy_score(y.values, dtrain_predictions)) print ("AUC Score (Train): %f" % metrics.roc_auc_score(y, dtrain...
brier_score_loss(y_true, y_prob, sample_weight=None, pos_label=None):The smaller the Brier score, the better. confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None):通过计算混淆矩阵来评估分类的准确性 返回混淆矩阵 f1_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average...
xgb1.set_params(n_estimators=cvresult.shape[0])xgb1.fit(dtrain[predictors],dtrain['Disbursed'],eval_metric='auc')dtrain_predictions=alg.predict(dtrain[predictors])#算准确率用的dtrain_predprob=alg.predict_proba(dtrain[predictors])[:,1]#算auc用的feat_imp=pd.Series(alg.booster().get_fs...
y_prob=bst.redict(dtet) # 设置阈值为0.5,得到测试集的预测结果 y_pred = (y_prob >= 0.5)*1 # 获取真阳率、伪阳率、阈值 fpr_xg,tpr_xgb,heshold_xgb = metricsroc_curv(test,y_prob) aucxgb= metics.uc(fpr_gb,tpr_xgb # AUC得分 ...
dtrain_predprob=alg.predict_proba(dtrain[predictors])[:,1]#Print model report:print"\nModel Report"print"Accuracy : %.4g"%metrics.accuracy_score(dtrain['Disbursed'].values,dtrain_predictions)print"AUC Score (Train): %f"%metrics.roc_auc_score(dtrain['Disbursed'],dtrain_predprob)feat_imp...
xgb.pred <- map2( .x = xgb.model, .y = dtest, .f = ~ predict(.x, newdata = .y, type ='prob') ) preds <- cbind(plyr::ldply(xgb.pred, data.frame), plyr::ldply(Y_test, data.frame)) %>% setNames(c("pred_probs","actual")) %>% ...
pred:为test:data进行预测 eval:用于评估由eval[name]=filename指定的统计信息 dump:用于将学到的模型转储为文本格式 model_in [默认=NULL]: 输入模型的路径,对于test、eval、dump任务是必需的。如果在训练中指定了它,XGBoost将从输入模型继续训练。 model_out [默认=NULL]: 训练完成后输出模型的路径。如果未...
from numpy import exp sigmoid = lambda x: 1 / (1 + exp(-x)) probabilities = sigmoid(raw_pred) print(probabilities) [0.9392 0.9859 0.9874 ... 0.9852 0.9785 0.9667] 另一个就是 staged_predict 及 staged_predict_prob,他是阶段预测,仅考虑 trees 在range[0; i) 内的计算结果值。这个范围是通过...
概率值y_prob=bst.redict(dtet)# 设置阈值为0.5,得到测试集的预测结果y_pred = (y_prob >= 0.5)*1# 获取真阳率、伪阳率、阈值fpr_xg,tpr_xgb,heshold_xgb = metricsroc_curv(test,y_prob) aucxgb= metics.uc(fpr_gb,tpr_xgb# AUC得分score_gb = metricsaccurac_sore(y_test,y_pred)# 模型...