trees_to_dataframe:含义非常明了,就是将训练后的所有树信息转化为一个dataframe。 这里,首先看下trees_to_dataframe的结果: 似乎从列名来推断,除了最后的Cover和Category两个字段含义不甚明了之外,其他字段的含义都非常清楚,所以也不再做过多解释。 之后,再探索一下save_model和dump_model的结果。既然dump_model的...
get_dump:与dump_model类似,只不过不是存储为文件,而只是返回一个字符串; trees_to_dataframe:含义非常明了,就是将训练后的所有树信息转化为一个dataframe。 这里,首先看下trees_to_dataframe的结果: 图片 似乎从列名来推断,除了最后的Cover和Category两个字段含义不甚明了之外,其他字段的含义都非常清楚,所以也不...
get_dump:与dump_model类似,只不过不是存储为文件,而只是返回一个字符串; trees_to_dataframe:含义非常明了,就是将训练后的所有树信息转化为一个dataframe。 这里,首先看下trees_to_dataframe的结果: 似乎从列名来推断,除了最后的Cover和Category两个字段含义不甚明了之外,其他字段的含义都非常清楚,所以也不再做过...
clf = XGBRegressor(max_depth=2, n_estimators=1, reg_lambda=3, learning_rate=1, gamma=2500) clf.fit(boston, labels) bst = clf.get_booster() bst.trees_to_dataframe() 输出: 增加γ值后树的深度变为1 到这里大家应该知道一颗树是怎么生长的,后续树的生成就是在当前的基础上,对残差进行构建新的...
df=pd.read_csv('1.csv',index_col=0)# df=pd.read_clipboard(index_col=0)可以直接复制下面这个表格后使用read_clipboard读成DataFrame 对于二分类问题概率是预测值经过Sigmoid函数变换后得到的,默认预测概率为0.5,也就是默认的预测值为0。 << 左右滑动查看更多 >> ...
graph = xgb.to_graphviz(clf, num_trees=1)# Or get a matplotlib axisax = xgb.plot_tree(clf, num_trees=1)# Get feature importancesplt.show() 哪个参数做什么? 📒 5. 哪个参数做什么? 控制过拟合 当你观察到训练精度高,但测试精度低时,很可能你遇到了过拟合问题。 通常有两种方法可以控制...
'get_dump', 'get_fscore', 'get_score', 'get_split_value_histogram', 'inplace_predict', 'load_config', 'load_model', 'load_rabit_checkpoint', 'predict', 'save_config', 'save_model', 'save_rabit_checkpoint', 'save_raw', 'set_attr', 'set_param', 'trees_to_dataframe', 'update...
data (os.PathLike/string/numpy.array/scipy.sparse/pd.DataFrame/) – dt.Frame/cudf.DataFrame/cupy.array/dlpack Data source of DMatrix. When data is string or os.PathLike type, it represents the path libsvm format txt file, csv file (by specifying uri parameter 'path_to_csv?format=csv'),...
最终我们把数据从词典形式转化成了DataFrame,我意识到这实际就是转置——原来的行变成了现在的列,列变成了行。 接着我是这样处理的。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 final_df=pd.DataFrame(indic).transpose() 2. 特征相关性分析 ...
as_pandas :一个布尔值。如果为True,则返回一个DataFrame; 否则返回一个numpy ndarray。 .load_model(fname): 从文件中加载模型。参数:fname: 一个文件或者一个内存buffer, xgboost 从它加载模型 .save_model(fname): 保存模型到文件中。参数:fname: 一个字符串,表示文件名 ...