【集成学习】sklearn中xgboot模块中fit函数参数详解(fit model for train data)
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 """
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