estimator = lgb.LGBMRegressor()

时间: 2023-06-20 14:04:21 浏览: 92
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OLS estimator is unbiased.pdf

这是使用 LightGBM 工具包中的 LGBMRegressor 类来创建一个回归模型的示例。LightGBM 是一个快速高效的梯度提升框架，支持分类、回归和排序任务。LGBMRegressor 是 LightGBM 中用于回归问题的模型类，可以使用它来构建回归模型。在创建模型后，你可以使用 fit 方法拟合模型，并使用 predict 方法进行预测。
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estimator = lgb.LGBMRegressor()如何使用

y_pred = estimator.predict(X_test) 在实例化模型时，你可以根据实际情况设置超参数，例如num_leaves表示叶节点数目，learning_rate表示学习率，n_estimators表示迭代次数等。在模型拟合时，你需要将...

X_train,X_test,y_train,y_test =train_test_split(X,y,test_size=0.1) estimator = lgb.LGBMRegressor()

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ima = ima.reshape(-1,3) estimator = KMeans(n_clusters = 2) estimator.fit(ima) res = estimator.predict(img) print(res)代码问题

这段代码中有几个问题： 1. 变量img在代码中没有定义，应该是一个错误。 2. ima变量没有被定义，可能是之前的代码中定义的。 3. img和ima都是二维数组，但是...res = estimator.predict(ima) print(res)

train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'estimator'

在TensorFlow 2.x版本中，tf.estimator模块已经被弃用，取而代之的是Keras API，它不再提供直接的numpy_input_fn函数。如果你想要创建输入函数以用于训练模型，你应该使用tf.data.Dataset配合tf.keras.utils...

estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(data) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 data3 = data.cluster_centers_

这段代码是使用 Scikit-learn 库中的 KMeans 类进行聚类分析。KMeans 是一种常用的聚类算法，它基于样本之间的欧式距离来划分聚类簇。 首先，我们构造了一个聚类器，其中 n_clusters 参数指定了聚类簇的数量为 3。...

Tensorflow2中boston=tf.compat.v1.estimator.learn.datasets.load.dataset('boston') X_train, Y_train=boston.data[:,5],boston.target怎么改

您可以使用以下代码将其转换为TensorFlow 2的格式： import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() X_train, Y_train = boston.data[:,5], boston.target ...

Could not find a version thatsatisfies the requirement tf estimator nightly==2.8.0.dev2021122109

"Could not find a version thatsatisfies the requirement tf estimator nightly==2.8.0.dev2021122109" 这个错误提示是由于找不到满足要求的 tf estimator nightly 版本 2.8.0.dev2021122109 导致的。 可能的原因...

import argparse import numpy as np import pandas as pd from sklearn import model_selection from sklearn import preprocessing from sklearn import linear_model from sklearn import metrics import joblib from config import * def train(x_train, x_test, y_train, y_test): estimator = linear_model.Ridge() estimator.fit(x_train, y_train) print('梯度下降的权重系数是：', estimator.coef_) print('梯度下降的偏置是：', estimator.intercept_) joblib.dump(estimator, model_save_path) y_predict = estimator.predict(x_test) err = metrics.mean_squared_error(y_test, y_predict) print('梯度下降的误差率为：', err) def pred(x): estimator = joblib.load(model_save_path) x= np.array(x) predict = estimator.predict(x.reshape((x.shape[0], 1))) return predict def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Demo of argparse') parser.add_argument('--method', type=str, default='train') args = parser.parse_args() method = args.method if method == 'train': df = pd.read_excel(file_name, dtype={ '年份': int, '值': float }) x = df['年份'].to_numpy() x = x.reshape((x.shape[0], 1)) y = df['值'].to_numpy() x_train, x_test, y_train, y_test=model_selection.train_test_split(x, y) train(x_train, x_test, y_train, y_test) elif method == 'test': predict = pred(pred_year).round(2) df = pd.DataFrame({ '预测年份': pred_year, '预测结果(单位：万吨)': predict }) print(df) df.to_excel(save_pred_path, index=False) else: print('wrong') if __name__ == '__main__': main()

这段 Python 代码主要实现了一个基于 Ridge 回归模型的数据训练和预测程序。具体来说，代码分为以下几个部分： 1. 导入需要的库和模块，包括 argparse、numpy、pandas、scikit-learn 和 joblib。...

修正代码 for k in range(self.n_fold): est=self.init_estimator() train_id, val_id=cv[k] x=pd.DataFrame(x) y=pd.DataFrame(y) # x_train, x_test = x.iloc[train_id], x.iloc[test_id] # y_train, y_test = y.iloc[train_id], y.iloc[test_id] # print(x[train_id]) x_train= x.iloc[train_id] y_train= y.iloc[train_id] est.fit(x_train, y_train) x_proba=est.predict_proba(x.iloc[val_id]) print(x_proba) print(x_probas[val_id]) y_pre=est.predict(x.iloc[val_id]) acc=accuracy_score(y.iloc[val_id],y_pre) f1=f1_score(y.iloc[val_id],y_pre,average="macro") LOGGER_2.info("{}, n_fold{},Accuracy={:.4f}, f1_macro={:.4f}".format(self.name,k,acc,f1)) x_probas[val_id]=x_proba

est = self.init_estimator() train_id, val_id = cv[k] x = pd.DataFrame(x) y = pd.DataFrame(y) x_train = x.iloc[train_id] y_train = y.iloc[train_id] est.fit(x_train, y_train) x_proba = est....

解释这段代码def cluster_function(data, para_cluster=np.arange(1, 20, 2)): score = [] optimal_score = 0 for n in para_cluster: estimator = KMeans(init='k-means++', n_clusters=n) model = estimator.fit(data) s = calinski_harabasz_score(data, model.predict(data)) score.append(s) if s > optimal_score: optimal_score = s optimal_estimator=model plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.plot(para_cluster, score, 'bo-') plt.xlabel('k-num') plt.ylabel('scores') plt.show() optimal_n_id = np.argmax(score) optimal_n = para_cluster[optimal_n_id] optimal_score = score[optimal_n_id] print('最终数据被分为', optimal_n, '簇') print('CH系数为:', optimal_score) return optimal_estimator , optimal_n # 保存模型 data = XXXX #这里的data是只有n行*96列的数据 estimator, n_cluster = cluster_function(data,para_cluster=np.arange(3,30,1)) joblib.dump(estimator, './xxx.pki')

3. 遍历 para_cluster，对每个聚类数量 n，使用 KMeans 算法对数据进行聚类，得到一个模型 estimator。 4. 使用 calinski_harabasz_score 函数计算 CH 系数，将其存储在 score 列表中。 5. 在每次遍历时，判断当前...

from sklearn.metrics import roc_curve clf1 = lgb.LGBMClassifier(max_depth= 13, n_estimators= 400) clf2 = RandomForestClassifier(criterion='entropy', max_depth=19, n_estimators=500) clf3 = xgb.XGBClassifier(max_depth= 8, n_estimators= 100) lr = LogisticRegression(max_iter=2000,C= 10, penalty='l1', solver= 'liblinear') logis_fpr, logis_tpr, logis_threshoulds = roc_curve(test_y, logist_gs.best_estimator_.predict_proba(test_x)) print(logis_fpr)

logist_gs.best_estimator_.predict_proba(test_x) 是使用网格搜索得到的最佳逻辑回归模型进行预测，其中 predict_proba 函数返回的是预测概率。最后，代码打印了 logis_fpr，即逻辑回归模型的假正率。

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() def get_optimized_results(X_train_scaled,X_test_scaled, y_train,y_test,key="imp_real"): feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column('x', shape=X_train_scaled.shape[1:])] train_input = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={"x": X_train_scaled}, y=y_train[key], batch_size=50, shuffle=False, num_epochs=None) eval_input = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={"x": X_test_scaled}, y=y_test[key], shuffle=False, batch_size=X_test_scaled.shape[0], num_epochs=1) estimator_improve = tf.estimator.DNNRegressor( feature_columns=feature_columns, hidden_units=[300, 100], dropout=0.3, # 1 optimizer=tf.train.ProximalAdagradOptimizer( # 2 learning_rate=0.01, # 3 l1_regularization_strength=0.01, # 4 l2_regularization_strength=0.01) # 5 ) estimator_improve.train(input_fn=train_input,steps=1000) # steps results_generator = estimator_improve.predict(eval_input) results = [result["predictions"][0] for result in results_generator] return results

函数中使用了TensorFlow的一些功能，例如feature_column来定义特征列，estimator来创建模型实例，inputs来生成模型输入数据等。其中，函数接收训练集和测试集的特征和目标数据，并使用DNNRegressor作为模型，并进行...

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 构造数据集 x = [[0], [1], [2], [3]] y = [0, 0, 1, 1] # 训练模型 estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1) estimator.fit(x, y) res = estimator.predict([[1]]) res2 = estimator.predict([[100]]) print(res) print(res2)

你的代码是一个简单的使用K最近邻算法进行分类的例子。首先，你导入了KNeighborsClassifier类。然后，你创建了一个包含四个样本的数据集x和对应的标签y。接下来，你实例化了一个KNeighborsClassifier对象，...

from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 给出使用网格搜索（GridSearchCV）调上述代码的超参数的代码

grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳超参数组合 print("Best parameters: ", grid_search.best_params_) # 使用最佳超参数...

df = pd.read_excel(r"C:\Users\xiangzi\Desktop\论文\2.28中文（改名）.xlsx", sheet_name="sheet1") # 读取数据文件 x = df.iloc[:, :-1] # 特征 y = df.iloc[:, -1] # 标签 bbc = BalancedBaggingClassifier(estimator=DecisionTreeClassifier(), random_state=42) bbc.fit(x, y)怎么解释

这段代码是用来读取一个名为“2.28中文（改名）.xlsx”的Excel文件，并将其中名为“sheet1”的工作表读入到名为“df”的Pandas数据框中。其中，文件路径为“C:\Users\xiangzi\Desktop\论文\”。

Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.

这个错误通常是由于输入数据的维度不符合模型的要求引起的。Scikit-learn中的大多数模型都只支持二维输入数据（样本数，特征数），而不支持三维或更高维的数据。因此，当你传入三维数据时，就会出现上述错误。...
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