EL之GB(GBC)：利用GB对二分类问题进行建模并评估

输出结果

T1、纯GB算法

T2、以RF为基学习器的GB算法

设计思路

核心代码

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T1、纯GB算法

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设计思路

核心代码

# nEst = 2000
# depth = 3
# learnRate = 0.007
# maxFeatures = NonenEst = 2000
depth = 3
learnRate = 0.007
maxFeatures = 20rockVMinesGBMModel = ensemble.GradientBoostingClassifier(n_estimators=nEst, max_depth=depth,learning_rate=learnRate,max_features=maxFeatures)rockVMinesGBMModel.fit(xTrain, yTrain)auc = []
aucBest = 0.0
predictions = rockVMinesGBMModel.staged_decision_function(xTest)
for p in predictions:aucCalc = roc_auc_score(yTest, p)auc.append(aucCalc)if aucCalc > aucBest:aucBest = aucCalcpBest = p

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