EL之GB(GBC)：利用GB对多分类问题进行建模(分层抽样+调1参)并评估

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T1、

T2、

设计思路

核心代码

#T1、
nEst = 500
depth = 3
learnRate = 0.003
maxFeatures = None
subSamp = 0.5#T2、
# nEst = 500
# depth = 3
# learnRate = 0.003
# maxFeatures = 3
# subSamp = 0.5glassGBMModel = ensemble.GradientBoostingClassifier(n_estimators=nEst, max_depth=depth,learning_rate=learnRate, max_features=maxFeatures,subsample=subSamp)glassGBMModel.fit(xTrain, yTrain)missClassError = []
missClassBest = 1.0
predictions = glassGBMModel.staged_decision_function(xTest)
for p in predictions:missClass = 0for i in range(len(p)):listP = p[i].tolist()if listP.index(max(listP)) != yTest[i]:missClass += 1missClass = float(missClass)/len(p)missClassError.append(missClass)if missClass < missClassBest:missClassBest = missClasspBest = p

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