# 训练模型 model.fit(X_train, y_train) 在这个示例中,我们使用了XGBClassifier类来创建XGBoost分类器。use_label_encoder=False参数表示我们不需要使用标签编码器,因为我们已经将标签编码为整数。objective='binary:logistic'指定了我们的任务是二分类问题,并使用逻辑回归作为基学习器。eval_metric='logloss'指定了评...
使用scikit-learn的api封装xgboost的模型的另一个好处就是可以方便地使用sk的网格搜索。 model=xgb.XGBClassifier(objective='binary:logistic',eval_metric='logloss',use_label_encoder=False)params={'max_depth':range(2,5)}fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVcv_model=GridSearchCV(model,params,cv=4...
注意:在新版本的XGBOOST中,需要设置use_label_encoder=False以避免警告信息。 四、预测与评估 模型训练完成后,我们可以使用测试集进行预测,并评估模型的性能。以下是一个简单的预测和评估示例: # 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 评估准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'...
XGBClassifier(**params, use_label_encoder=False) xgb_model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], verbose=True) y_train_pred = xgb_model.predict(X_train) y_test_pred = xgb_model.predict(X_test) def evaluate_model(y_true, y_pred, dataset_name=''): accuracy = ...
import xgboost as xgb # 创建XGBoost分类器 model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='mlogloss') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) 注意:在分类问题中,如果你的标签是字符串类型,需要将其转换为整数标签,或者使用LabelEncoder进行编码。 五、模型评估 训练完成后,我们需要评估...
use_label_encoder: 是一个布尔值,指示是否使用标签编码器。如果为False,则不使用标签编码器。 random_state: 这是随机数生成器的种子值,用于确保每次运行代码时得到相同的结果。 我们也可以使用交叉验证,网格搜索的方式搜寻最佳参数: x_train=train_data.iloc[:, :-1]y_train=train_data.iloc[:,-1]x_valid...
class xgboost.XGBClassifier(n_estimators, use_label_encoder, max_depth, learning_rate, verbosity, objective, booster, tree_method, n_jobs, gamma, min_child_weight, max_delta_step, subsample, colsample_bytree, colsample_bylevel, colsample_bynode, reg_alpha, reg_lambda, scale_pos_weight, base...
tree_method='exact', use_label_encoder=False, validate_parameters=1, verbosity=None) ## 在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测 train_predict = clf.predict(x_train) test_predict = clf.predict(x_test) from sklearn import metrics ...
use_label_encoder: 是一个布尔值,指示是否使用标签编码器。如果为False,则不使用标签编码器。 random_state: 这是随机数生成器的种子值,用于确保每次运行代码时得到相同的结果。 我们也可以使用交叉验证,网格搜索的方式搜寻最佳参数: 代码语言:javascript
y = iris.target# 分割数据集为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 初始化模型(这里使用默认参数,实际使用时应根据数据调参)model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss')# 训练模型model.fit...