怎么把n_estimators改成0到100每10个数都遍历一次
时间: 2024-03-17 19:43:05 浏览: 23
您可以使用`numpy.arange()`函数生成0到100的每10个数的数组,并在for循环中遍历这个数组。下面是修改后的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.metrics import r2_score
# 定义参数范围
n_estimators_range = np.arange(0, 101, 10)
# 训练并评估模型
for n_estimators in n_estimators_range:
# 定义模型
model = MultiOutputRegressor(XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=n_estimators, learning_rate=0.1, max_depth=100))
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(x_test)
# 计算R2分数
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
# 打印性能结果
print("n_estimators = {} R2 = {}".format(n_estimators, r2))
```
在上面的代码中,我们使用`numpy.arange()`函数生成0到100的每10个数的数组,并在for循环中遍历这个数组。然后训练一个模型并计算其性能。最后打印出每个模型的性能结果。
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