sklearn 与 xgboost 的组合使用

1. 回归问题

from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_scoredepths = range(1, 7)
test_scores = []
for depth in depths:clf = XGBRegressor(max_depth=depth)test_score = np.sqrt(-cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=10, scoring='neg_mean_squared_error'))test_scores.append(np.mean(test_score))# 可视化，error 与 depth 的变化关系
plt.plot(depths, test_scores)

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