ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线+EarlyStop)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)
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Spli+调参曲线+EarlyStop)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)
导读
利用xgboost算法(结合sklearn+3CrVa+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)实现预测某品种蘑菇是否有毒(二分类预测)。
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输出结果
设计思路
核心代码
输出结果
设计思路
更新190525 0941
核心代码
#EarlyStop法防止过拟合# 设置boosting迭代计算次数
num_round = 100
eval_set = [(X_validate, y_validate)]
bst.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_metric='error',eval_set=eval_set, verbose=True)ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线+EarlyStop)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)相关推荐
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