random_state:当数据量较大,或特征变量较多时,可能在某个节点划分时,会碰上两个特征变量的信息熵增益或者基尼系数减少量是一样的情况,那么此时决策树模型默认是随机从中选一个特征变量进行划分,这样可能会导致每次运行程序后生成的决策树不太一致。如果设定random_state参数(如设置为123)可以保证每次运行代码时,各个节...
base_score:一个浮点数, 给所有样本的一个初始的预测得分。它引入了全局的bias random_state: 一个整数,表示随机数种子。 missing: 一个浮点数,它的值代表发生了数据缺失。默认为np.nan kwargs: 一个字典,给出了关键字参数。它用于设置Booster对象
Clf=MLPRegressor(solver=’lbfgs’,alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=8,random_state=1) #参数说明: #solver:神经网络优化求解算法 #alpha:模型训练误差,默认为0.00001 #hidden_layer_sizes:隐含层神经元个数 #random_state:默认设置为1 #用clf对象中的fit()方法进行网络训练 clf.fit(x,y) #调用clf对象中的...
原文|XGBoost and Random Forest with Bayesian Optimisation 在这篇文章中,我们将介绍带有贝叶斯优化算法的两种流行的算法即XGBoost和随机森林,并指出这些算法的优缺点。XGBoost(XGB)和随机森林(RF)都是集成学习方法,并通过组合各个决策树的输出(我们假设基于树的XGB或RF)来预测(分类或回归)。 让我们深入比较一下 - ...
XGBoost算法的最佳参数配置由迭代次数(n_estimators)、样本的采样率(subsample)、随机数种子(random_state)、学习率(learning_rate)以及每棵二叉树的最大深度(max_depth)组成。 3.2 模型精度分析 基于3.1中的仿真配置,利用不同风险预测模型,...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 设置XGBoost参数 param = {'max_depth':3,'eta':0.3,'objective':'multi:softmax','num_class':3} num_round =20 # 训练模型 dtrain = xgb.DMatrix...
1、名称的唯一性 跟很多用户平台注册名规则一样，小程序的名称也是具有唯一性的，不能重复使用。所以注...
# 划分训练集,测试集X_train, X_test, y_train,y_test= train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=666) 3.1 理解数据 可以看到变量比较的多,先进行分类,除去目标变量label,此数据集的字段可以分成三个类别:订单相关指标、客户行为相关指标、酒店相关指标。
random_state(int)–随机数种子。 missing (float, default np.nan) –数据中需要以缺失值形式显示的值。 num_parallel_tree(int)–用于增强随机森林。 monotone_constraints(str)–可变单调性的约束。有关更多信息,请参见教程。 interact_constraints(str)–表示允许的交互的交互约束。约束必须以嵌套列表的形式指定...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state = 42) #然后分别选取标签为0和1的数据进行绘图展示 plt.plot(X[:,0][y==0],X[:,1][y==0],'yo') plt.plot(X[:,0][y==0],X[:,1][y==1],'bs') ...