xgboostpython分类_xgboost中的多类分类(python)

更新时间:2023-05-20 08:45:42 阅读: 评论:0

collap什么意思>thereofxgboostpython分类_xgboost中的多类分类(python)我⽆法弄清楚如何使⽤⽬标函数’multi:softmax’将类数或eval度量传递给xgb.XGBClassifier.
我查看了许多⽂档,但是关于sklearn包装器的唯⼀讨论是接受n_class / num_class.
我⽬前的设置看起来像
kf = cross_validation.KFold(y_data.shape[0], \
n_folds=10, shuffle=True, random_state=30)
purpo是什么意思err = [] # to hold cross val errors
# xgb instance
xgb_model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=_params['n_estimators'], \
max_depth=params['max_depth'], learning_rate=_params['learning_rate'], \
min_child_weight=_params['min_child_weight'], \
subsample=_params['subsample'], \
full circle
colsample_bytree=_params['colsample_bytree'], \
objective='multi:softmax', nthread=4)
# cv
for train_index, test_index in kf:
东南西北的英文xgb_model.fit(x_data[train_index], y_data[train_index], eval_metric='mlogloss')
predictions = xgb_model.predict(x_data[test_index])reality是什么意思>学习机哪个好
actuals = y_data[test_index]
ermic新视野大学英语2读写教程答案err.append(metrics.accuracy_score(actuals, predictions))authentication

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