在python环境下XGBoost包有三套接口体系,分别是原生接口、scikit-learn接口和dask接口,最后一种主要用于分布式环境中。本文主要介绍前两种接口体系,限于篇幅,本文主要介绍基学习器为决策树时两种接口体系的用法。我们先从原生接口开始,然后介绍scikit-learn接口。有关XGBoost理论知识,详见: 一文入门XGBoost建模mp.weixin...
关于分类,我们使用了Iris数据集,这个scikit-learn自带了,在pkgs目录下搜索:iris.csv即可。 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() Sklearn-train_test_split随机划分训练集和测试集 数据集划分:sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, **options) sklearn.model_selection.train_...
输出结果:Accuracy: 96.67 % 基于Scikit-learn接口的回归 #===基于Scikit-learn接口的回归===importxgboost as xgbfromxgboostimportplot_importancefrommatplotlibimportpyplot as pltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.datasetsimportload_boston boston=load_boston() X,y=boston.data,boston....
xgboost.DMatrix类是XGBoost特定的数据容器类，Scikit-Learn框架通常不支持它作为fit(X, y)和predict(X)...
XGBoost有两大类接口:XGBoost原生接口 和 scikit-learn接口 ,并且XGBoost能够实现分类和回归两种任务。 (1)基于XGBoost原生接口的分类 from sklearn.datasets import load_iris import xgboost as xgb from xgboost import plot_importance from matplotlib import pyplot as plt ...
4,基于Scikit-learn接口的回归 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 import xgboostasxgb fromxgboost import plot_importance frommatplotlib import pyplotasplt fromsklearn.model_selection import train_test_split ...
xgboost.DMatrix类是XGBoost特定的数据容器类，Scikit-Learn框架通常不支持它作为fit(X, y)和predict(X)...
在Scikit-learn API和XGBoost的Learning API上得到不同结果的原因可能是由于两者在实现机制和参数设置上的差异导致的。 Scikit-learn是一个广泛使用的机器学习库,它提供了一致的API接口,方便用户使用各种机器学习算法。而XGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法,它在Scikit-learn之外单独...
XGBoost有两大类接口:XGBoost原生接口 和 scikit-learn接口 ,并且XGBoost能够实现 分类 和 回归 两种任务。因此,本章节分四个小块来介绍! 5.1 基于XGBoost原生接口的分类 # ===基于XGBoost原生接口的分类=== from sklearn.datasets import load_iris import xgboost as xgb from xgboost ...
基于Scikit-learn接口的回归 该房价预测的训练数据集中一共有81列,第一列是Id,最后一列是label,中间79列是特征。这79列特征中,有43列是分类型变量,33列是整数变量,3列是浮点型变量。训练数据集中存在缺失值。 importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.imputeimportSimpleImputer...