xgb_classifier = XGBClassifier() label_encoder = LabelEncoder() label_encoder.fit(train_labels) train_labels_encoded = label_encoder.transform(train_labels) test_labels_encoded = label_encoder.transform(test_labels) xgb_classifier.fit(feature_matrix, train_labels_encoded) xgb_pred = xgb_classifier.predict(test_tfidf) xgb_acc = accuracy(labels_true=test_labels, labels_pred=xgb_pred) micro_F1 = f1_score(test_labels_encoded, xgb_pred, average='micro') macro_f1 = f1_score(test_labels_encoded, xgb_pred, average='macro') print("XGBoost分类准确率: %.4f, micro_F1: %.4f, macro_f1值: %.4f" % (xgb_acc, micro_F1, macro_f1))代码翻译
时间: 2024-02-26 12:53:17 浏览: 48
这段代码使用了XGBoost分类器进行分类任务。首先创建了一个XGBClassifier对象,然后采用LabelEncoder进行标签的编码。训练数据的标签通过label_encoder进行编码,测试数据的标签也同样进行编码。接着将特征矩阵和训练标签数据传入xgb_classifier进行训练。使用训练好的模型对测试数据的tf-idf矩阵进行预测,得到了xgb_pred。通过accuracy函数计算分类器的准确率(xgb_acc),并使用f1_score函数计算了micro_f1和macro_f1值。最后输出了分类准确率、micro_f1和macro_f1值。
相关问题
xgb_model = XGBClassifier(params) TypeError: 'module' object is not callable
这个错误通常是由于导入的模块与变量名冲突导致的。根据错误提示,可能是因为你导入的模块名与变量名相同,导致无法调用模块中的函数。
解决这个问题的方法是修改导入的模块名或者修改变量名,确保它们不会发生冲突。
以下是一种可能的解决方法:
```python
import xgboost as xgb
xgb_model = xgb.XGBClassifier(params)
```
在这个例子中,我们将xgboost模块导入为xgb,并使用xgb.XGBClassifier来创建分类器对象。
xgb_train = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y)
这行代码使用xgboost库的DMatrix函数将训练数据train_x和train_y转换为xgb_train,即xgboost模型所需的数据格式。其中train_x是训练集的特征矩阵,train_y是训练集的标签。在xgboost中,DMatrix是一种数据格式,可以将数据转换为xgboost所需的格式,提高训练速度和效果。
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