本文将利用一个excel数据对常见机器学习算法(XGBoost、Random Forest随机森林、ET极度随机树、Naïve ...
典型值为0.01-0.2。 objective 目标函数 回归任务 reg:linear (默认) reg:logistic 二分类 binary:logistic 概率 binary:logitraw 类别 多分类 multi:softmax num_class=n 返回类别 multi:softprob num_class=n 返回概率 rank:pairwise eval_metric 回归任务(默认rmse) rmse--均方根误差 mae--平均绝对误差 分类...
典型值为0.01-0.2。 objective 目标函数 回归任务 reg:linear (默认) reg:logistic 二分类 binary:logistic 概率 binary:logitraw 类别 多分类 multi:softmax num_class=n 返回类别 multi:softprob num_class=n 返回概率 rank:pairwise eval_metric 回归任务(默认rmse) rmse--均方根误差 mae--平均绝对误差 分类...
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objective='binary:logistic' 10 nthread=4 11 scale_pos_weight=1 12 seed=27 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括准确率、查准率、查全率、F1分值等等。 模型名称 指标名称 指标值 验证集 Xgboost分类模型 准确率 99.82% 查准率 99.87% 查全率 99.30% F1分值 99.58% 从上表可以看出...
objective=‘binary:logistic’ 助推器=‘gbtree’ n_jobs=1 n线程=无 伽玛=0 min_child_weight=1 max_delta_step=0 子样本=1 colsample_bytree=1 colsample_bylevel=1 reg_alpha=0 reg_lambda=1 scale_pos_weight=1 base_score=0.5 随机状态=0 种子=无 缺失=无 链接到具有类默认值的 XGBClassifier 文...
pairwise Objective candidate: reg:squaredlogerror Objective candidate: reg:logistic Objective candidate: binary:logistic Objective candidate: reg:gamma Objective candidate: reg:tweedie Objective candidate: count:poisson Objective candidate: survival:cox Objective candidate: binary:logitraw Objective candidate: ...
以下是它执行以下操作时显示的参数: print(xgboost.XGBClassifier()) XGBClassifier(base_score=0.5, colsample_bylevel=1, colsample_bytree=1, gamma=0, learning_rate=0.1, max_delta_step=0, max_depth=3, min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=100, nthread=-1, objective='binary:logistic'...
Custom objective function in XGBoost not overriding default I am trying to implement this loos function weighted_loss, as a custom objective in XGBoost, using the sklearn XBGClassifier wrapper, as follows: def weighted_binary_cross_entropy(dtrain, pred): # ... ...
objective 目标函数 回归任务 reg:linear (默认) reg:logistic 二分类 binary:logistic 概率 binary:logitraw 类别 多分类 multi:softmax num_class=n 返回类别 multi:softprob num_class=n 返回概率 rank:pairwise eval_metric 回归任务(默认rmse) rmse--均方根误差 mae--平均绝对误差 分类任务(默认error) auc-...