xgboost算法的学习小案例
来源:互联网 发布:mac下制作u盘linux 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 08:33
# xgboost#预测集直接从pandas转入就行data_predict2 = data_predict.ix[:, 2:]#训练集的特征与对应的标签dtrain = xgb.DMatrix(data_train.ix[:, :-1], label=data_train.ix[:, -1], missing=np.nan)#训练的时候看的观测值,跟训练集是一样的dwatch = xgb.DMatrix(data_watch.ix[:, :-1], label=data_watch.ix[:, -1], missing=np.nan)#把预测的pandas转为Dmatrixdtest = xgb.DMatrix(data_predict2, missing=np.nan)dtrain2 = xgb.DMatrix(data_2hour_stack, label=data_2hour_label_stack, missing = np.nan)dtest2 = xgb.DMatrix(data_2hour_test_stack, missing = np.nan)#对应的参数调整param = {'silent': 1, 'eta': 0.1, 'nthread': 8, 'objective': 'reg:linear', 'eval_metric': 'rmse' }circle = 1000watchlist = [(dtrain, 'train'), (dwatch, 'watch')]xgb_model = xgb.train(param, dtrain, num_boost_round=circle, evals=watchlist)predict_xgb = xgb_model.predict(dtest)
解决训练集与测试集特征维度最大值不一样的问题:
feature_names mismatch XGBoost错误解析
python和pandas数据类型之间的转化:
http://blog.csdn.net/flyfrommath/article/details/69388675
修改columns的方法
ypred1 = DataFrame(ypred1)
ypred1_column=list(ypred1.columns)
ypred1.rename(columns={ypred1_column[0]: ‘label’}, inplace=True)
参考的网址:
http://blog.csdn.net/leichaoaizhaojie/article/details/52629549
http://blog.csdn.net/u011089523/article/details/72812019
http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52743396
阅读全文
0 0
- xgboost算法的学习小案例
- 机器学习算法中GBDT和XGBOOST
- 【机器学习系列1】Xgboost算法
- 机器学习集成算法:XGBoost思想
- 机器学习集成算法:XGBoost思想
- 机器学习集成算法:XGBoost思想
- 机器学习集成算法:XGBoost模型构造
- 深度 | 机器学习集成算法:XGBoost思想
- xgboost使用案例一
- xgboost使用案例二
- xgboost使用案例一
- 决策树类的机器学习算法——决策树、Bagging、随机森林、Boosting、AdaBoost、GBDT、XGBoost
- 利用xgboost4j下的xgboost分类模型案例
- xgboost学习
- XGBoost学习
- XGBoost学习
- xgboost学习
- xgboost:一个纯小白的学习历程
- CentOS修改root密码
- LeetCode_461. Hamming Distance
- Activity 创建模式
- CentOS 6.4安装Apache+MySQL+PHP
- UVA1428 Ping pong(树状数组)
- xgboost算法的学习小案例
- 使用腾讯云GPU学习深度学习系列之六:物体的识别与定位
- JavaScript立即执行函数
- 理解HDFS高可用性架构
- HNUST 1231:猜牌术(水....)
- 一种定位内存泄露的方法(Linux)
- SUSE linux手动添加更新源
- oracle 在个人电脑安装成功,第二天orcl的oem无法登陆
- 乌云沙龙:赛棍的自我修养