For example: 1 2 3 ... # create an xgboost regression model model = XGBRegressor(n_estimators=1000, max_depth=7, eta=0.1, subsample=0.7, colsample_bytree=0.8) Good hyperparameter values can be found by trial and error for a given dataset, or systematic experimentation such as using a...
objective is a must-have parameter that decides the purpose of the model for regression tasks. It is set to reg which means it uses squared loss to calculate errors in regression problems. max_depth is an optional parameter that shows how deep each decision tree can go. A higher value ...
eval_metric [ default according to objective ] 校验数据所需要的评价指标,不同的目标函数将会有缺省的评价指标(rmse for regression, and error for classification, mean average precision for ranking) 用户可以添加多种评价指标,对于 Python 用户要以 list 传递参数对给...
... ... 42 6.7 3.3 virginica virginica 0.996170 43 6.9 3.1 versicolor versicolor 0.925217 44 6.9 3.1 virginica virginica 0.996170 45 7.0 3.2 versicolor versicolor 0.990586 #Regression Example:# #Create training data and test data.# >>> dat = oml.sync(table = "IRIS").split() >>> train_...
print('The accuracy of the Logistic Regression is:',metrics.accuracy_score(y_test,test_predict)) ## 查看混淆矩阵 (预测值和真实值的各类情况统计矩阵) confusion_matrix_result = metrics.confusion_matrix(test_predict,y_test) print('The confusion matrix result:\n',confusion_matrix_result) ...
‘regression_l1’ 或者 mae 或者 mean_absolute_error:表示回归任务,但是使用 L1 损失函数。 ‘huber’:表示回归任务,但是使用 huber 损失函数。 ‘fair’:表示回归任务,但是使用 fair 损失函数。 ‘poisson’:表示 Poisson 回归任务。 ‘quantile’:表示 quantile 回归任务。 ‘quantile_l2’:表示 quantile 回归任...
构建一个含有n_estimators棵XGBoostRegressionTree的类 这部分大家若是有看不懂的地方可以反复专研一下我上文提到的链接,若是吃透了xgboost的原理,相信能很轻松的看懂源码实现 3.源码地址 github.com/RRdmlearning 直接运行xgboost_example.py即可 项目包括了许多机器学习算法的简洁实现 4.XGBoost与GBDT的实现区别 gbdt...
4. 随机森林回归(Random forest regression) 5. 梯度提升树回归(Gradient-boosted tree regression) 6. 生存回归(Survival regression) 7. Isotonic regression 1. 线性回归(Linear regression) 与logistic regression类似的,直接附上示例代码吧: # -*- coding: utf-8 -*- ...
校验数据所需要的评价指标,不同的目标函数将会有缺省的评价指标(rmse for regression, and error for classification, mean average precision for ranking) 用户可以添加多种评价指标,对于 Python 用户要以 list 传递参数对给程序,而不是 map 参数 list 参数不会覆盖 eval_metric ...
XGBoost算法分为ML Classification API和ML Regression API两大类模型接口。 模型接口类别 函数接口 ML Classification API def fit(dataset: Dataset[_]): XGBoostClassificationModel def fit(dataset: Dataset[_], paramMaps: Array[ParamMap]): Seq[XGBoostClassificationModel] def fit(dataset: Dataset[_], ...