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【集成学习】sklearn中xgboot模块中fit函数参数详解(fit model for train data)
阅读量:6332 次
发布时间:2019-06-22

本文共 1894 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

参数解释,后续补上。

1 # -*- coding: utf-8 -*-  2 """  3 ###############################################################################  4 # 作者:wanglei5205  5 # 邮箱:wanglei5205@126.com  6 # 代码:http://github.com/wanglei5205  7 # 博客:http://cnblogs.com/wanglei5205  8 # 目的:学习xgboost的XGBClassifier函数  9 # 官方API文档:http://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgboost.training 10 ############################################################################### 11 """ 12 ### load module 13 from sklearn import datasets 14 from sklearn.model_selection import train_test_split 15 from xgboost import XGBClassifier 16  17 ### load datasets 18 digits = datasets.load_digits() 19  20 ### data analysis 21 print(digits.data.shape) 22 print(digits.target.shape) 23  24 ### data split 25 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(digits.data, 26                                                  digits.target, 27                                                  test_size = 0.3, 28                                                  random_state = 33) 29  30 ### fit model for train data 31 # fit函数参数:eval_set=[(x_test,y_test)]  评估数据集,list类型 32 # fit函数参数:eval_metric="mlogloss"      评估标准(多分类问题,使用mlogloss作为损失函数) 33 # fit函数参数:early_stopping_rounds= 10   如果模型的loss十次内没有减小,则提前结束模型训练 34 # fit函数参数:verbose = True              True显示,False不显示 35 model = XGBClassifier() 36 model.fit(x_train, 37           y_train, 38           eval_set = [(x_test,y_test)],  # 评估数据集 39  40           eval_metric = "mlogloss", 41           early_stopping_rounds = 10, 42           verbose = True) 43  44 ### make prediction for test data 45 y_pred = model.predict(x_test) 46  47 ### model evaluate 48 from sklearn.metrics import accuracy_score 49 accuracy = accuracy_score(y_test,y_pred) 50 print("accuarcy: %.2f%%" % (accuracy*100.0)) 51 """ 52 95.0% 53 """

转载于:https://www.cnblogs.com/wanglei5205/p/8579218.html

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