def xgb_cv(max_depth, learning_rate, n_estimators, gamma, min_child_weight, subsample, colsample_bytree): date_x = pd.read_csv('Train_data1.csv') # Well logging data date_x.rename(columns={"TC": 'label'}, inplace=True) date_x.drop('Depth', axis=1, inplace=True) date_x.drop('MSFL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('CNL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('AC', axis=1, inplace=True) date_x.drop('GR', axis=1, inplace=True) data = date_x.iloc[2:42, :] label = data.iloc[:, 1:2] data2 = data.iloc[:, :7] train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data2, label, test_size=0.5, random_state=0) xgb_train = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y) xgb_test = xgb.DMatrix(test_x, label=test_y) params = { 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': int(max_depth), 'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': int(n_estimators), 'gamma': gamma, 'min_child_weight': int(min_child_weight), 'subsample': subsample, 'colsample_bytree': colsample_bytree, 'n_jobs': -1, 'random_state': 42 } # 进行交叉验证 cv_result = xgb.cv(params, xgb_train, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, stratified=False) return -1.0 * cv_result['test-rmse-mean'].iloc[-1] # 定义参数范围 pbounds = {'max_depth': (3, 10), 'learning_rate': (0.01, 0.3), 'n_estimators': (50, 200), 'gamma': (0, 10), 'min_child_weight': (1, 10), 'subsample': (0.5, 1), 'colsample_bytree': (0.1, 1)} # 进行贝叶斯优化，找到最优超参数 optimizer = BayesianOptimization(f=xgb_cv, pbounds=pbounds, random_state=42) optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25) # 输出最优结果 print(optimizer.max) model = xgb.train(optimizer.max, xgb_train) model.save_model("model3.xgb") return optimizer.max

这个函数中包括了使用 xgboost 进行交叉验证、贝叶斯优化和训练模型的过程。在这个函数中，你需要传入 7 个参数，分别是 `max_depth`、`learning_rate`、`n_estimators`、`gamma`、`min_child_weight`、`subsample` 和 `colsample_bytree`。

这个函数首先读入训练数据，然后对数据进行预处理，包括删除某些列和分割数据集。接下来，它将使用 xgboost 提供的 `xgb.cv()` 函数进行交叉验证，并返回最优模型的 rmse 值。然后，它定义了超参数的范围，并使用贝叶斯优化算法寻找最优超参数。最后，它训练了一个 xgboost 模型，并将其保存到文件中。

你可以按照以下方式调用该函数，并传入所需的 7 个参数的值：

params1 = xgb_cv(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=100, gamma=0.1, min_child_weight=1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8)

其中，你可以根据你的具体需求，设置这些参数的值，以得到最佳的 xgboost 模型。

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colsample_bytree = 0.8 gammma=0.1 params = { 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': max_depth, 'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': n_estimators, 'gamma': gamma, 'min_child_weight': min_child_weight, 'subsample': subsample, 'colsample_bytree':colsample_bytree, 'n_jobs': -1, 'random_state': 42 }

在这段代码中，你定义了 XGBoost 模型的参数。其中，'colsample_bytree' 参数指定了每棵树在进行拟合时随机选择的特征占比，取值为 0.8；'gamma' 参数指定了每个叶子节点分裂所需的最小损失减少值，取值为 0.1。

同时，你还定义了其他的参数，例如最大深度、学习率、子采样率等等，这些参数都可以影响到模型的性能。

最后，你将所有的参数都存储在一个字典中，以便在调用 XGBoost 模型时使用，例如：

xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=10, evals=[(dtest, "Test")], early_stopping_rounds=3)

这将使用上述定义的参数来训练 XGBoost 模型。

def fitness(self, params=[0.1, 100, 10, 1, 0.8, 0.8, 0.1]): X = X_train y = y_train # 解压参数 learning_rate, n_estimators, max_depth, min_child_weight, subsample, colsample_bytree, gamma = params # 初始化模型 model = xgb.XGBRegressor( learning_rate=learning_rate, n_estimators=int(n_estimators), max_depth=int(max_depth), min_child_weight=int(min_child_weight), subsample=subsample, colsample_bytree=colsample_bytree, gamma=gamma, random_state=42, n_jobs=self.n_jobs ) model.fit(X, y) predictval=model.predict(X) print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test,predictval)) # R2 return metrics.r2_score(y_test,predictval)

这段代码定义了一个计算适应度的函数fitness，其中传入一个参数params，包含了XGBoost模型的相关参数。在函数中，首先将训练数据X和目标数据y分别赋值为X_train和y_train，然后解压参数params，将其用于初始化一个XGBoost模型。接着，使用训练数据X和目标数据y来训练模型，并使用训练数据来进行预测，并计算预测结果与测试数据y_test之间的R2值。最后，将R2值作为适应度返回。