1、Python代码 fromxgboostimportXGBRegressor#建立XGBoost回归模型model=XGBRegressor(n_estimators=100,# 设置迭代次数max_depth=6,# 最大树深度learning_rate=0.1,# 学习率reg_lambda=1,# L2 正则化subsample=0.8,# 子样本采样率colsample_bytree=0.8,# 树的列采样率random_state=42)# 模型训练model.fit(x_trai...
XGBoost python 代码部分后面将使用的示例代码如下: from xgboost import plot_importance# Plot feature importanceplot_importance(model) 好的,在我们继续讨论代码之前,让我们确保我们的系统上都有 XGBoost。 如何在Anaconda中安装 XGBoost? Anaconda 是一个 Python 环境,它使我们编写 python 代码变得非常简单,并且可以...
本项目主要是对XGBClassifier分类算法使用GridSearchCV (网格搜索)进行参数的调优，找出模型模型最优的参数，然后进行建模。关键代码如下：6.4模型参数 关键代码如下：7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。从上表可以看出， xgboost分类模型比较优秀，效果非常好。关键代码...
我们将使用RobustScaler使观测值更接近中值 关键代码: 现在,对于零观测,我们将制作一个新功能,计算零的功能。这将作为有信用记录的人和没有信用记录的人之间的标准。当然,没有信用记录的人可能会有超过9个特征为零,在客户有信用记录的情况下这种情况是不太可能的。 关键代码: 6.3模型调优 本项目主要是对XGBClassifier...
先写一段简单的Python代码,与MCU无关,纯粹是验证Python解释器。 代码如下 import time s = 0 for i in range(10): print(i) time.sleep(1) print('s = {}'.format(s)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 将代码保存为sum.py,如下 Mu聪明的地方在于它能将代码保存到开发板映射到PC的磁盘上,将文件命名为sum...
Python机器学习笔记:XgBoost算法 完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器。因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是...
二、 模型详解XGBoost在Linux的Python环境下可以直接用pip install xgboost安装。 XGBoost可以接受多种数据格式的输入,包括libsvm格式的文本数据、Numpy的二维数组、二进制的缓存文件。 XGBoost的参数是以键值对的形式存储的,如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
PYTHON用户流失数据挖掘:建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像 左右滑动查看更多 01 02 03 04 步骤5:将数据分割为训练和测试集 训练数据集和测试数据集必须相似,通常具有相同的预测变量或变量。它们在变量的观察值和特定值上有所不同。如果将模型拟合到训练数据集上,...
最后，我们将预测测试数据并使用 accuracy_score 检查预测准确度以评估预测LightGBM算法的结果。Python代码如下：最后结果 准确度得分 基于交叉验证值，XGBoost 算法为 97.5%，LightGBM 为 98.3%。这意味着 LightGBM 比 XGBoost 更好。训练时间 对于训练执行时间，LightGBM 的速度要快得多，因为 LGBM 与大型数据集兼容...