如何通过交叉验证来确定最佳n_estimators
时间: 2024-03-21 16:28:23 浏览: 13
交叉验证是一种常用的模型选择方法,可以通过将数据集划分为训练集和验证集,反复训练模型并计算验证集上的性能指标来选择最佳的模型参数。而对于随机森林模型中的n_estimators参数,可以通过交叉验证来确定最佳值。具体来说,可以在一定范围内设置n_estimators的取值,然后使用交叉验证来比较不同取值下模型的性能,并选择性能最优的n_estimators值作为最终的模型参数。
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mor = MultiOutputRegressor(XGBRegressor(objective='reg:squarederror',n_estimators=100,learning_rate=0.05,max_depth=10)) mor.fit(x_train, y_train)修改代码,使用交叉验证来确定最佳参数组合。
可以使用Scikit-learn库中的GridSearchCV类来实现参数搜索和交叉验证。以下是修改后的代码示例:
```
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
# 定义参数搜索范围
params = {
'estimator__n_estimators': [100, 200, 300],
'estimator__learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2],
'estimator__max_depth': [5, 10, 15]
}
# 定义模型
xgb = XGBRegressor(objective='reg:squarederror')
mor = MultiOutputRegressor(xgb)
# 定义GridSearchCV实例
grid_search = GridSearchCV(estimator=mor, param_grid=params, cv=5)
# 训练模型
grid_search.fit(x_train, y_train)
# 获取最佳参数组合
best_params = grid_search.best_params_
print(best_params)
# 使用最佳参数组合重新训练模型
xgb = XGBRegressor(objective='reg:squarederror', **best_params)
mor = MultiOutputRegressor(xgb)
mor.fit(x_train, y_train)
```
在上述代码中,我们将参数搜索范围定义为一个字典,并使用GridSearchCV类进行参数搜索和交叉验证。最终,我们可以通过best_params属性获取最佳参数组合,并使用该参数组合重新训练模型。
mor = MultiOutputRegressor(XGBRegressor(objective='reg:squarederror',n_estimators=100,learning_rate=0.05,max_depth=10)) mor.fit(x_train, y_train) pre=mor.predict(x_test)修改代码,使用交叉验证来确定最佳参数组合。
可以使用Scikit-learn库中的GridSearchCV类来实现参数搜索和交叉验证。以下是修改后的代码示例:
```
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
# 定义参数搜索范围
params = {
'estimator__n_estimators': [100, 200, 300],
'estimator__learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2],
'estimator__max_depth': [5, 10, 15]
}
# 定义模型
xgb = XGBRegressor(objective='reg:squarederror')
mor = MultiOutputRegressor(xgb)
# 定义GridSearchCV实例
grid_search = GridSearchCV(estimator=mor, param_grid=params, cv=5)
# 训练模型
grid_search.fit(x_train, y_train)
# 获取最佳参数组合
best_params = grid_search.best_params_
print(best_params)
# 使用最佳参数组合重新训练模型
xgb = XGBRegressor(objective='reg:squarederror', **best_params)
mor = MultiOutputRegressor(xgb)
mor.fit(x_train, y_train)
# 预测结果并计算MAE
pre = mor.predict(x_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, pre)
print("MAE:", mae)
```
在上述代码中,我们将参数搜索范围定义为一个字典,并使用GridSearchCV类进行参数搜索和交叉验证。最终,我们可以通过best_params属性获取最佳参数组合,并使用该参数组合重新训练模型。预测结果并计算MAE。
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