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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)
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)目录 输出结果 设计思路 核心代码输出结果 1、xgboost(num_trees=0): Binary prediction based on Mushroom Dataset 2、xgboost(num_trees=1): Binary p…
2021/6/15 20:32:57 人评论 次浏览 -
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)
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)目录 输出结果 设计思路 核心代码输出结果 设计思路 核心代码 bst =XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=1, n_estimators=num_round, silent=True…
2021/6/15 20:26:06 人评论 次浏览 -
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)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)
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)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)目录 输出结果 设计思路 核心代码输出结果 设计思路 核心代码 kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=7) …
2021/6/15 20:22:35 人评论 次浏览 -
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)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)
ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)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)目录 输出结果 设计思路 核心代码 更多输出输出结果 正在更新…… 设计思路 正在更新…… 核心代码 from sklearn.grid_search import GridSe…
2021/6/15 20:22:26 人评论 次浏览