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...
xgboost.XGBRegressor参数 一般参数 这些参数适用于 XGBoost 的核心算法,不特定于某个特定的弱学习器(如决策树)。 max_depth (默认: 3)类型: int描述: 决策树的最大深度。限制树的生长高度,防止过拟合。值越大,模型可能更复杂,容易过拟合;值越小,模型可能欠拟合。 learning_rate (默认: 0.1)类型: float描述:...
Y= dataset[:, 8]#split data into train and test setsseed = 7test_size= 0.33X_train, X_test, y_train, y_test= train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed)#设置参数model = XGBClassifier(max_depth=15, learning_rate=0.1, n_estimators=2000, min_child_weight=5, ...
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...
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...
现在,我们将使用Randomsearch cv优化模型准确性。如上表所示,Adaboost在该数据集中表现最佳。因此,我们将尝试通过微调adaboost和SVC的超参数来进一步优化它们。 参数调整 现在,让我们看看adaboost的最佳参数是什么 random_search.best_params_ {'random_state': 47, 'n_estimators': 50, 'learning_rate': 0.01} ...
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=12343)print('训练集和测试集 shape',X_train.shape,y_train.shape,X_test.shape,y_test.shape)# 共有218个样本,每个样本106个特征和1个标签,训练集174个样本,验证集44个样本 ...
可以使用Grid Search或Random Search等调参方法,寻找最优的超参数组合。 5. 一个完整示例: 以下是一个简单的XGBoost模型训练和调参的示例代码: 代码语言:javascript 复制 importxgboostasxgb from sklearn.datasetsimportload_boston from sklearn.model_selectionimporttrain_test_split ...
用Grid Search 对其他参数进行搜索 etaearly_stopping_rounds 。 X_dtrain,X_deval,y_dtrain,y_deval=cross_validation.train_test_split(X_train,y_train,random_state=1026,test_size=0.3)dtrain=xgb.DMatrix(X_dtrain,y_dtrain)deval=xgb.DMatrix(X_deval,y_deval)watchlist=[(deval,'eval')]params={...