写一段对XGBRFClassifier模型进行调参的python代码
时间: 2024-05-13 12:14:01 浏览: 5
好的,以下是一个简单的对XGBRFClassifier模型进行调参的Python代码示例:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBRFClassifier
# 定义模型
xgbrf = XGBRFClassifier()
# 定义调参范围
params = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [3, 5, 7],
'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001],
'subsample': [0.6, 0.8, 1.0],
'colsample_bynode': [0.6, 0.8, 1.0],
'reg_lambda': [0.1, 1.0, 10.0]
}
# 定义网格搜索
grid_search = GridSearchCV(estimator=xgbrf, param_grid=params, cv=3, n_jobs=-1, verbose=3)
# 进行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳参数和最佳得分
print("Best parameters found: ", grid_search.best_params_)
print("Best score found: ", grid_search.best_score_)
```
在这个示例中,我们定义了一个XGBRFClassifier模型,并指定了一些调参的范围。然后使用GridSearchCV方法进行网格搜索,通过交叉验证来寻找最佳参数组合。最后输出最佳参数和最佳得分。你可以根据自己的需求,修改调参范围和其他参数。