cv_params = {'n_estimators': np.linspace(100, 1000, 10, dtype=int)} regress_model = xgb.XGBRegressor(**other_params) # 注意这里的两个 * 号! gs = GridSearchCV(regress_model, cv_params, verbose=2, refit=True, cv=5, n_jobs=-1) gs.fit(X, y) # X为训练数据的特征值,y为训练数...
scikit-learn是一个流行的机器学习库,而XGBRegressor是XGBoost库中的一个回归模型。在scikit-learn中,没有直接提供XGBRegressor的参数,但可以通过使用XGBoost库来使用XGBRegressor模型。 要使用scikit-learn中缺失的XGBRegressor参数,可以按照以下步骤进行操作: 安装XGBoost库:首先,确保已经安装了XGBoost库。可以使用以下命令在Py...
L1正则化权重项,增加此值将使模型更加保守。 在XGBClassifier与XGBRegressor中,对应参数名为 reg_alpha 。 推荐的候选值为:[0, 0.01~0.1, 1] 5.lambda / reg_lambda L2正则化权重项,增加此值将使模型更加保守。 在XGBClassifier与XGBRegressor中,对应参数名为 reg_lambda。 推荐的候选值为:[0, 0.1, 0.5, 1]...
XGBRegressor是一种基于梯度提升树(Gradient Boosting Tree)算法的回归模型。它是XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)库中的一个回归器,用于解决回归问题。 梯度提升树是一种集成学习算法,通过将多个弱学习器(通常是决策树)进行组合,逐步提升整体模型的预测能力。XGBRegressor在梯度提升树的基础上进行了优化和改进,具有较高...
根据数据中“生活面积”、“总房间数”、“浴室数量”、“地下室总面积”、“车库”、“建造年份”、“总体评价”7种变量的特征,预测“房屋价格”。使用XGBRegressor算法,用于目标回归。6.1模型参数 关键代码如下:7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括可解释方差、平均绝对误差、均方误差、R方等等。从...
简介: 基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 随着大数据时代的到来,具备大数据思想至关重要,人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。在生产制造业,人工智能技术可以...
根据数据中“生活面积”、“总房间数”、“浴室数量”、“地下室总面积”、“车库”、“建造年份”、“总体评价”7种变量的特征,预测“房屋价格”。使用XGBRegressor算法,用于目标回归。 6.1模型参数 关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果 评估指标主要包括可解释方差、平均绝对误差、均方误差、R方等等。
? 根据数据中“生活面积”、“总房间数”、“浴室数量”、“地下室总面积”、“车库”、“建造年份”、“总体评价”7种变量的特征,预测“房屋价格”。使用XGBRegressor算法,用于目标回归。 ?6.1模型参数 ?关键代码如下: 7.模型评估 7.1评估指标及结果
# 需要导入模块: import xgboost [as 别名]# 或者: from xgboost importXGBRegressor[as 别名]defTrain(data, modelcount, censhu, yanzhgdata):model = xgb.XGBRegressor(max_depth=censhu, learning_rate=0.1, n_estimators=modelcount, silent=True, objective='reg:gamma') ...
例行谢邀。XGBoost的两种booster类型,'gbtree'和'gblinear'。 'gbtree'是基于树的模型,模型训练的每个...