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...
random_state (默认: None)类型: int, RandomState instance, or None描述: 随机数生成器种子或实例,用于确定随机性行为,如特征和样本的子采样。设置一个固定值可以确保实验的可复现性。 其他重要参数 eval_metric (默认取决于 objective)类型: str, callable, list/tuple of str or list/tuple of callable描述...
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} r...
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。 4 特征工程 # 用训练集进行数据探索 train = pd.conca...
random_state=10,test_size=0.3) # 打印划分后的数据集大小 print(X_train.shape,y_train.shape,X_test.shape,y_test.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23.
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 ...
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。
train_test_split(X, y, test_size =0.2, random_state =0) 步骤6:规范化数据:特征标准化 对于许多机器学习算法而言,通过标准化(或Z分数标准化)进行特征标准化可能是重要的预处理步骤。 许多算法(例如SVM,K近邻算法和逻辑回归)都需要对特征进行规范化, ...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) 并通过少量的超参数测试构建一个训练管道。 pipeline = Pipeline([('imputer', Imputer(strategy='median')),('model', XGBClassifier())])parameters = dict(mo...
train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0) 步骤6:规范化数据:特征标准化 对于许多机器学习算法而言,通过标准化(或Z分数标准化)进行特征标准化可能是重要的预处理步骤。 许多算法(例如SVM,K近邻算法和逻辑回归)都需要对特征进行规范化, ...