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)
2021/6/15 20:24:05
本文主要是介绍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),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
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)
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
seed = 7 test_size = 0.33 X_train_part, X_validate, y_train_part, y_validate = train_test_split(X_train, y_train, test_size=test_size,random_state=seed) validare_preds = bst.predict(X_validate) train_accuracy = accuracy_score(y_validate, validate_predictions) print ("【max_depth=3】Validation Accuary: %.2f%%" % (train_accuracy * 100.0))
这篇关于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)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-11-23Springboot应用的多环境打包入门
- 2024-11-23Springboot应用的生产发布入门教程
- 2024-11-23Python编程入门指南
- 2024-11-23Java创业入门:从零开始的编程之旅
- 2024-11-23Java创业入门:新手必读的Java编程与创业指南
- 2024-11-23Java对接阿里云智能语音服务入门详解
- 2024-11-23Java对接阿里云智能语音服务入门教程
- 2024-11-23JAVA对接阿里云智能语音服务入门教程
- 2024-11-23Java副业入门:初学者的简单教程
- 2024-11-23JAVA副业入门:初学者的实战指南