ML之xgboost：基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练实现二分类预测(基于训练好的模型进行新数据预测)

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xgmat = xgb.DMatrix( data, missing = -999.0 )
bst = xgb.Booster({'nthread':8}, model_file = modelfile)res  = [ ( int(idx[i]), ypred[i] ) for i in range(len(ypred)) ]   rorder = {}
for k, v in sorted( res, key = lambda x:-x[1] ):                rorder[ k ] = len(rorder) + 1# write out predictions
ntop = int( threshold_ratio * len(rorder ) )
fo = open(outfile, 'w')
nhit = 0
ntot = 0
fo.write('EventId,RankOrder,Class\n')
for k, v in res:                                     if rorder[k] <= ntop:lb = 's'nhit += 1else:lb = 'b'# change output rank order to follow Kaggle conventionfo.write('%s,%d,%s\n' % ( k,  len(rorder)+1-rorder[k], lb ) )ntot += 1
fo.close()

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