ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码seed = 7test_size = 0.33X_train_part, X_validate, y_train_part, y_validate = train_test_split(X_train, y_train, &n...
ML之xgboost：利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果设计思路核心代码bst =XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=1, n_estimators=num_round, silent=True, objective='binary:logistic')bst.fit(X.....
ML之xgboost：利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
输出结果1、xgboost(num_trees=0): Binary prediction based on Mushroom Dataset2、xgboost(num_trees=1): Binary prediction based on Mushroom Dataset3、xgboost(num_trees=1,max_depth=4): Binary predic....
ML之RF&XGBoost：基于RF/XGBoost(均+5f-CrVa)算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
输出结果 设计思路 核心代码 rfc = RandomForestClassifier() rfc_cross_val_score=cross_val_score(rfc, X_train, y_train, cv=5).mean() &...
ML之RF&XGBoost：分别基于RF随机森林、XGBoost算法对Titanic(泰坦尼克号)数据集进行二分类预测(乘客是否生还)
输出结果 设计思路 核心代码rfc = RandomForestClassifier()rfc.fit(X_train, y_train)rfc.score(X_test, y_test)xgbc = XGBClassifier()xgbc.fit(X_train, y_train)xgbc.score(X_test, y_test)class RandomForestCla....
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