model,auc = xgb_test(x_train, y_train,x_test, y_test)
时间: 2023-12-30 17:23:35 浏览: 31
根据提供的引用内容,可以看出这是一个使用XGBoost模型进行训练和测试的代码示例。其中,X_train和y_train是训练集的特征和标签,X_test和y_test是测试集的特征和标签。train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集,并且可以通过设置test_size参数来指定测试集的比例。random_state参数用于设置随机种子,以确保每次划分的结果一致。
下面是一个使用xgb_test函数进行模型训练和测试的示例代码:
```python
model, auc = xgb_test(X_train, y_train, X_test, y_test)
```
在这个示例中,xgb_test函数接受训练集和测试集的特征和标签作为输入,并返回训练好的模型和AUC值。AUC(Area Under Curve)是评估二分类模型性能的指标,用于衡量模型的分类准确度。
相关问题
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 import openpyxl # 导入数据集 df = pd.read_csv("/Users/mengzihan/Desktop/正式有血糖聚类前.csv") data=df.iloc[:,:35] 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':12, '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()
这段代码是使用XGBoost进行二分类任务的建模和预测,并输出了一些评价指标和特征重要性。下面是对代码的解释:
1. 导入必要的库:`pandas`用于数据处理,`sklearn`中的`metrics`模块用于评价指标,`train_test_split`用于划分训练集和测试集,`xgboost`用于建模,`matplotlib.pyplot`用于画图,`openpyxl`用于读取Excel文件。
2. 读取数据集:使用`pd.read_csv`读取CSV格式的数据集文件,并分别将特征和目标变量提取出来。
3. 划分训练集和测试集:使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集,其中`test_size=0.2`表示测试集占比为20%,`random_state=7`表示设置随机种子以保证可重复性。
4. 初始化xgboost模型设置:创建`DMatrix`对象,将训练集特征矩阵和目标变量转换为xgboost专用的数据格式。设置模型参数和超参数,例如使用GBtree作为基学习器、使用二分类逻辑回归作为目标函数、评价指标为AUC等。
5. 建模与预测:使用`xgb.train`函数训练xgboost模型,设定迭代次数为50,并在训练过程中输出训练集的性能指标。然后对测试集进行预测,得到预测概率值`ypred`。
6. 设置阈值、计算评价指标:将预测概率值转换为二分类的预测结果,并计算准确率、召回率、F1-score、精确度和AUC等评价指标,并输出结果。
7. 输出测试集每个样本的得分:输出测试集每个样本的预测得分。
8. 输出测试集每棵树所属的节点数:输出测试集每棵树所属的节点数。
9. 输出特征的重要性:输出特征的重要性,可以使用`xgb.plot_importance`函数绘制特征重要性图。
最后,通过`plt.show()`函数显示绘制的特征重要性图。
利用GridSearchCV,以测试集AUC为评价标准对XGBoost模型调参,并输出测试集AUC、训练集AUC、测试集f1_score、训练集f1_score
好的,那么我将为您提供一份示例代码,该代码利用GridSearchCV对XGBoost模型进行调参,并输出测试集AUC、训练集AUC、测试集f1_score、训练集f1_score。请您参考以下代码:
```python
# 导入所需的库和数据
import pandas as pd
import numpy as np
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_redundant=0, random_state=42)
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义XGBoost分类器模型
xgb_model = XGBClassifier()
# 定义需要调整的超参数和其取值范围
param_grid = {
'max_depth': [3, 4, 5],
'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001],
'n_estimators': [100, 200, 300]
}
# 定义GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(xgb_model, param_grid=param_grid, scoring='roc_auc', cv=5, n_jobs=-1)
# 运行GridSearchCV对象,得到最优的超参数
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_params = grid_search.best_params_
# 根据最优的超参数重新定义XGBoost分类器模型
xgb_model = XGBClassifier(**best_params)
# 训练模型
xgb_model.fit(X_train, y_train)
# 计算训练集和测试集的AUC和f1_score
train_auc = roc_auc_score(y_train, xgb_model.predict_proba(X_train)[:, 1])
test_auc = roc_auc_score(y_test, xgb_model.predict_proba(X_test)[:, 1])
train_f1 = f1_score(y_train, xgb_model.predict(X_train))
test_f1 = f1_score(y_test, xgb_model.predict(X_test))
# 输出训练集和测试集的AUC和f1_score
print("Training AUC: {:.4f}".format(train_auc))
print("Testing AUC: {:.4f}".format(test_auc))
print("Training f1_score: {:.4f}".format(train_f1))
print("Testing f1_score: {:.4f}".format(test_f1))
```
在上面的代码中,我们首先生成了一个样本数据,并利用train_test_split函数将其划分为训练集和测试集。然后,我们定义了XGBoost分类器模型和需要调整的超参数及其取值范围。接着,我们定义了一个GridSearchCV对象,指定了需要调整的超参数、分类器模型、评价指标和交叉验证数,并运行了GridSearchCV对象。然后,我们根据最优的超参数重新定义XGBoost分类器模型,并使用训练集训练模型。最后,我们计算了训练集和测试集的AUC和f1_score,并输出了这些指标的值。
希望这个回答能够帮助到您!