代码讲解 model = XGBClassifier(gamma=0.01,learning_rate=0.01, max_depth=5, n_estimators=500) model.fit(X_train,y_train) y_pred = model.predict(X_hold_test) print(classification_report(y_hold_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_hold_test, y_pred) ConfusionMatrixDisplay(cm).plot() plt.show()
时间: 2023-06-27 07:05:34 浏览: 62
这段代码使用了XGBoost分类器(XGBClassifier)来训练和预测模型。其中,gamma参数表示节点分裂所需的最小损失下降值,learning_rate表示每次更新权重时的步长,max_depth表示树的最大深度,n_estimators表示树的数量。
首先,使用fit()函数将训练数据X_train和y_train传入模型中进行训练。然后,使用predict()函数对测试数据进行预测得到y_pred。接着,使用classification_report()函数打印出分类报告,该报告包括准确率、召回率、F1值和支持度。最后,使用confusion_matrix()函数计算混淆矩阵,将其传入ConfusionMatrixDisplay()函数中进行绘制,使用plt.show()函数显示混淆矩阵图像。
该段代码的主要作用是使用XGBoost分类器构建分类模型,并对测试集进行预测和评估,最后绘制混淆矩阵图像,以便更直观地理解模型预测结果。
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model = XGBClassifier(gamma=0.01,learning_rate=0.01, max_depth=5, n_estimators=500) model.fit(X_train,y_train) y_pred = model.predict(X_hold_test) print(classification_report(y_hold_test,y_pred)) cm = confusion_matrix(y_hold_test, y_pred) ConfusionMatrixDisplay(cm).plot() plt.show()
这段代码使用了XGBoost分类器(XGBClassifier)对数据进行训练和预测,并使用classification_report函数生成分类报告,使用confusion_matrix函数生成混淆矩阵,并使用ConfusionMatrixDisplay函数将其可视化。你可以根据自己的数据和需求进行调整和使用。
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。