XGBClassifier(base_score=None, booster=None, callbacks=None, colsample_bylevel=None, colsample_bynode=None, colsample_bytree=None, early_stopping_rounds=None, enable_categorical=False, eval_metric=None, feature_types=None, gamma=None, gpu_id=None, grow_policy=None, importance_type=None, interaction_constraints=None, learning_rate=None, max_bin=None, max_cat_threshold=None, max_cat_to_onehot=None, max_delta_step=None, max_depth=None, max_leaves=None, min_child_weight=None, missing=nan, monotone_constraints=None, n_estimators=100, n_jobs=None, num_parallel_tree=None, objective='multi:softprob', predictor=None, ...)

时间: 2023-07-12 20:02:39 浏览: 119
这是XGBClassifier的参数列表,其中一些常用参数的含义如下: - n_estimators:弱分类器的个数(即决策树的个数) - max_depth:决策树的最大深度 - learning_rate:学习率或步长,控制每个弱分类器的权重缩减程度 - objective:多分类的损失函数,通常为'multi:softprob'或'multi:softmax' - gamma:控制节点分裂的最小损失下降值,防止过拟合 - reg_lambda:L2正则化项的权重 - subsample:训练每个弱分类器时的样本采样比例 - colsample_bytree:训练每个弱分类器时的特征采样比例 除了这些参数,XGBClassifier还有很多其他参数可以调节,具体可以参考官方文档:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgboost.sklearn
相关问题

xgb.booster(model_file='train.model')

xgb.booster(model_file='train.model') 是 XGBoost 模型读取函数,它可以将训练好的 XGBoost 模型从保存的文件中读取出来,并将其转换为 Boosting 模型。 其中 'train.model' 是训练好的 XGBoost 模型的保存文件名,按照约定,该文件一般采用二进制格式进行保存,包含了 XGBoost 模型的训练参数、各个树的结构和节点信息、以及基于训练数据得到的叶节点权重等相关信息。 读取模型后,可以使用 XGBoost 提供的 predict 函数对新的数据进行预测,得到模型输出的预测值。在实际应用中,通过保存和读取模型,可以实现模型的复用,从而节省了训练时间和计算成本,更加高效地完成大规模数据分析和预测任务。

importance = xgb.booster().get_fscore() # importance = xgb.get_score(importance_type='weight')

是的,您可以使用以下代码获取特征重要性: ```python importance = xgb.booster().get_fscore() ``` 这个方法适用于 xgboost 版本 0.4 以上,但是如果您的 xgboost 版本较低,该方法可能不可用。如果您的 xgboost 版本较高,则可以使用以下代码获取特征重要性: ```python importance = xgb.get_score(importance_type='weight') ``` 其中,`importance_type` 参数指定了特征重要性的类型,可以是 `'weight'`、`'gain'` 或 `'cover'`。默认值为 `'weight'`,表示特征重要性是指特征被选为分裂节点的次数。如果您希望获取其他类型的特征重要性,请修改 `importance_type` 参数的值。

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import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集 df = pd.read_csv("./data/diabetes.csv") data=df.iloc[:,:8] target=df.iloc[:,-1]   # 切分训练集和测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,target,test_size=0.2,random_state=7) # xgboost模型初始化设置 dtrain=xgb.DMatrix(train_x,label=train_y) dtest=xgb.DMatrix(test_x) watchlist = [(dtrain,'train')] # booster: params={'booster':'gbtree',         'objective': 'binary:logistic',         'eval_metric': 'auc',         'max_depth':5,         'lambda':10,         'subsample':0.75,         'colsample_bytree':0.75,         'min_child_weight':2,         'eta': 0.025,         'seed':0,         'nthread':8,         'gamma':0.15,         'learning_rate' : 0.01} # 建模与预测:50棵树 bst=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=50,evals=watchlist) ypred=bst.predict(dtest)   # 设置阈值、评价指标 y_pred = (ypred >= 0.5)*1 print ('Precesion: %.4f' %metrics.precision_score(test_y,y_pred)) print ('Recall: %.4f' % metrics.recall_score(test_y,y_pred)) print ('F1-score: %.4f' %metrics.f1_score(test_y,y_pred)) print ('Accuracy: %.4f' % metrics.accuracy_score(test_y,y_pred)) print ('AUC: %.4f' % metrics.roc_auc_score(test_y,ypred)) ypred = bst.predict(dtest) print("测试集每个样本的得分\n",ypred) ypred_leaf = bst.predict(dtest, pred_leaf=True) print("测试集每棵树所属的节点数\n",ypred_leaf) ypred_contribs = bst.predict(dtest, pred_contribs=True) print("特征的重要性\n",ypred_contribs ) xgb.plot_importance(bst,height=0.8,title='影响糖尿病的重要特征', ylabel='特征') plt.rc('font', family='Arial Unicode MS', size=14) plt.show()请问怎样设置这个代码的参数才合理,并且帮我分析一下哪里出了问题

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