XGBoost有2种Python接口风格。一种是XGBoost自带的原生Python API接口,另一种是sklearn风格的API接口,两者的实现是基本一样的,仅仅有细微的API使用的不同,主要体现在参数命名上,以及数据集的初始化上面。 2. XGBoost类库的基本使用方式 完整示例参见我的Github代码。 2.1 使用原生Python API接口 XGBoost的类库的2种接...
1.数据预处理 xgb 训练的数据是 DataFream 不能是List 读取数据 利用pandas 读取数据,这里读取的是excel数据 data = pd.read_excel(filename, sheet_name='tabelname') 分词处理 利用jieba分词搞定 seg1 = jieba.cut(str(text)) # 这个利用join函数连接分词后的结果 seg1 = ' '.join(seg1) seg1 = jie...
print('confusion_matrix: \n', df) print('分类报告: \n', metrics.classification_report(y_test, y_predict)) print('AUC: %.4f' % metrics.roc_auc_score(y_test, y_predict)) 代码语言:txt 复制 准确率: 0.9730405840669959 confusion_matrix: 0 1 0 48544 0 1 2511 42085 分类报告: precision ...
classification_report # classification_report分类报告 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay import plotly.figure_factory as ff from plotly.offline import download_plotlyjs, init_notebook_mode, plot, iplot import imblearn import ...
本文基于服务器搭建实验环境:操作系统Ubuntu 16.04 LTS,内存63 GB,处理器为Intel Xeon E5-2650 V4,CPU为2.2 GHz×8。采用以TemsorFlow为后端的Keras搭建卷积神经网络,以Python3.6为编写语言,实验开发工具为PyCharm3.6。 3.1 数据集 实验采用清华大学自然语言研究室提供的新浪新闻RSS开源的数据进行实验,共包含74万新闻...
为解决此问题,将使用到Python、Sci-kit-learn、Genism和Xgboost库等工具。 获取数据 本问题涉及到的数据可以在Kaggle上找到(https://www.kaggle.com/yufengdev/bbc-fulltext-and-category)。本数据集包含BBC新闻文本及其双栏CSV格式的分类列表,展示如下:
python环境与IDE设置可以参考ShowMeAI文章图解python | 安装与环境设置进行设置。 1.2 工具库安装 (1) Linux/Mac等系统 这些系统下的XGBoost安装,大家只要基于pip就可以轻松完成了,在命令行端输入命令如下命令即可等待安装完成。 代码语言:text 复制 pip install xgboost ...
pytextclassifier is a toolkit for text classification. 文本分类,LR,Xgboost,TextCNN,FastText,TextRNN,BERT等分类模型实现,开箱即用。 shibing624.github.io/pytextclassifier/ Topics python nlp machine-learning text-classification pytorch classification hierarchical bert softmax text-classifier focalloss-pyto...
Python 复制 XGBoostClassifier(random_state=0, n_jobs=1, problem_info=None, **kwargs) 参数 展开表 名称说明 random_state int 或<xref:np.random.RandomState> RandomState 实例或 None,可选 (default=None) 如果为 int,则 random_state 是随机数生成器使用的种子;如果为 Rand...
Python XGBoost Regression Using Validation Sets During Training XGBoost Early Stopping XGBoost Cross-Validation XGBoost Classification XGBoost Native vs. XGBoost Sklearn Conclusion Experiment with this code inRun Code Share XGBoost is one of the most popular machine learning frameworks among data scientists...