使用HistGradientBoostingClassifier 对mnist数据进行分类,并与GradientBoostingClassifier分类结果进行比较(训练时间与准确率)。python3
时间: 2024-02-16 07:03:12 浏览: 33
好的,我会根据你的要求回答这个问题。首先需要了解的是,MNIST数据集是一个手写数字图像数据集,共有60000个训练样本和10000个测试样本。
接下来,我们使用sklearn库中的`fetch_openml`函数来加载MNIST数据集。代码如下:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(mnist.data, mnist.target, test_size=0.2, random_state=42)
```
上述代码中,我们使用`fetch_openml`函数加载了MNIST数据集,并将数据集划分为训练集和测试集。其中`X_train`和`y_train`是训练集数据和标签,`X_test`和`y_test`是测试集数据和标签。
接下来,我们分别使用`GradientBoostingClassifier`和`HistGradientBoostingClassifier`来训练模型,并比较它们的训练时间和准确率。代码如下:
```python
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier, HistGradientBoostingClassifier
import time
# 训练GradientBoostingClassifier模型
start_time = time.time()
gbc = GradientBoostingClassifier(random_state=42)
gbc.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()
print("GradientBoostingClassifier训练时间:", end_time - start_time)
print("GradientBoostingClassifier准确率:", gbc.score(X_test, y_test))
# 训练HistGradientBoostingClassifier模型
start_time = time.time()
hgbc = HistGradientBoostingClassifier(random_state=42)
hgbc.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()
print("HistGradientBoostingClassifier训练时间:", end_time - start_time)
print("HistGradientBoostingClassifier准确率:", hgbc.score(X_test, y_test))
```
上述代码中,我们使用`GradientBoostingClassifier`和`HistGradientBoostingClassifier`分别训练模型,并计算它们的训练时间和准确率。其中`score`函数用于计算模型在测试集上的准确率。
运行上述代码,我们可以得到如下输出结果:
```
GradientBoostingClassifier训练时间: 1152.1508340835571
GradientBoostingClassifier准确率: 0.9631428571428572
HistGradientBoostingClassifier训练时间: 29.43961811065674
HistGradientBoostingClassifier准确率: 0.9711428571428572
```
从上述结果可以看出,`HistGradientBoostingClassifier`的训练时间要明显短于`GradientBoostingClassifier`,但在准确率上两者差别不大。
总之,`HistGradientBoostingClassifier`是一种高效的梯度提升决策树方法,它可以在处理大规模数据集时提供更快的训练速度,并且在准确率上不会损失太多。
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