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)
2021/6/15 20:22:35
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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
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设计思路
核心代码
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=7) #fit_params = {'eval_metric':"logloss"} #results = cross_val_score(bst, X_train, y_train, cv=kfold, fit_params) results = cross_val_score(bst, X_train, y_train, cv=kfold) print(results) print("7-CrVa Accuracy Mean(STD): %.2f%% (%.2f%%)" % (results.mean()*100, results.std()*100)) #输出 x = range(0,len(results)) y1 = results y2 = [results.mean()]*10 Xlabel = 'n_splits' Ylabel = 'Accuracy' title = 'mushroom datase: xgboost(sklearn+7CrVa) model' plt.plot(x,y1,'g') #绘制曲线 plt.plot(x,y2,'r--') #平均值曲线 plt.xlabel(Xlabel) plt.ylabel(Ylabel) plt.title(title) plt.show()
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