predict(valset, iteration_range=(0, model.best_ntree_limit)), index=y_val.index).fillna(0) val_pred = (lgb_pred + xgb_pred) / 2 mse += mean_squared_error(y_val.fillna(0), val_pred) rmse = np.sqrt(mse / kfold.n_splits) score = 1 / (1 + rmse) logging.info(f"---本...
如果booster 对象是 DART 类型,predict() 将执行 dropout 操作,即只有一部分树将被评估。如果数据不是训练数据,这将导致产生不正确的结果。为了在测试集上获得正确的结果,将 iteration_range 设置为非零值,例如: preds = bst.predict(dtest, iteration_range=(0, num_round)) 这里,num_round 是训练期间使用的 ...
提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向,则称之为梯度提升。 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数,它的定义域是所有可行的弱函数集合(基函数);提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函...
iteration: 一个整数,表示当前的迭代步数编号 fobj: 一个函数,表示自定义的目标函数 由于Booster没有.train()方法,因此需要用下面的策略进行迭代: foriinrange(0,100):booster.update(train_matrix,iteration=i) 该方法不是线程安全的。对于每个booster来讲,你只能在某个线程中调用它的.predict方法。如果你在多个...
ans = model.predict(dtest) 完整代码如下: 1 2 3 4 5 6 xgb_model.get_booster().save_model('xgb.model') tar = xgb.Booster(model_file='xgb.model') x_test = xgb.DMatrix(x_test) pre=tar.predict(x_test) act=y_test print(mean_squared_error(act, pre)) ...
iteration: 一个整数,表示当前的迭代步数编号 fobj: 一个函数,表示自定义的目标函数 由于Booster没有.train()方法,因此需要用下面的策略进行迭代: foriinrange(0,100):booster.update(train_matrix,iteration=i) 该方法不是线程安全的。对于每个booster来讲,你只能在某个线程中调用它的.predict方法。如果你在多个...
y_pred_test = bst.predict(xgb_valid, ntree_limit=bst.best_iteration) print('train accuracy: {:.5} '.format(accuracy_score(dftrain['label'], y_pred_train>0.5))) print('valid accuracy: {:.5} \n'.format(accuracy_score(dftest['label'], y_pred_test>0.5))) ...
xgb_model<-xgb.train(params=params,data=dtrain,nrounds=cv$best_iteration,watchlist=list(train=dtrain,test=dtest),eval_metric="rmse") # 训练XGBoost模型 xgb_model<-xgb.train(params=params,data=dtrain,nrounds=cv$best_iteration,watchlist=list(train=dtrain,test=dtest),eval_metric="rmse")# ...
self.best_iteration = self._Booster.best_iteration self.best_ntree_limit = self._Booster.best_ntree_limit return self def predict(self, data, output_margin=False, ntree_limit=None, validate_features=True): """ Predict with `data`.
self.best_iteration = self._Booster.best_iteration self.best_ntree_limit = self._Booster.best_ntree_limit return self def predict(self, data, output_margin=False, ntree_limit=None, validate_features=True): """ Predict with `data`. .. note:: This function is not thread safe. For each ...