XGBoost算法Python实战(代码).zip_xgboost预测python代码资源-CSDN下载

共19个文件

py：6个

txt：4个

xml：3个

版权申诉

python

源码软件

开发语言

5星 · 超过95%的资源 52 浏览量 2022-06-06 00:18:14 上传评论收藏 116KB ZIP 举报

XGBoost，全称为Extreme Gradient Boosting，是一种高效、灵活且可扩展的梯度提升框架，主要用于分类和回归任务。它是机器学习领域的热门算法，尤其在数据科学竞赛中经常被用作模型构建的基础。本实战教程将通过Python编程语言来详细介绍如何使用XGBoost。一、XGBoost基础 1. 概念理解：XGBoost是基于梯度提升决策树（GBDT）的优化实现，通过迭代构建弱预测器，并逐步改进模型，以提高整体预测能力。它引入了正则化项，减少过拟合风险，同时优化了计算效率，支持分布式计算。 2. Python库：在Python中，我们使用`xgboost`库来操作XGBoost。安装库的命令为：`pip install xgboost`。二、XGBoost模型训练 1. 准备数据：我们需要准备训练数据，可以使用Pandas库处理CSV或其他数据格式。数据应包含特征（X）和目标变量（y）。 2. 数据预处理：对数据进行清洗，处理缺失值，可能还需要进行特征缩放或编码。XGBoost支持类别特征，但需要先进行独热编码。 3. 构建模型：创建XGBRegressor或XGBClassifier对象，根据任务需求选择。设置参数，如树的数量（n_estimators）、学习率（learning_rate）、最大深度（max_depth）等。 4. 训练模型：调用`fit`方法，传入训练数据和目标变量，开始训练过程。三、模型评估与调优 1. 预测：使用`predict`方法对新数据进行预测。 2. 评估指标：根据任务类型选择合适的评估指标，如分类任务的准确率、AUC-ROC，回归任务的均方误差（MSE）、R²分数。 3. 参数调优：利用GridSearchCV或RandomizedSearchCV进行参数网格搜索或随机搜索，找到最优参数组合。四、特征重要性 XGBoost提供了计算特征重要性的方法，可以帮助理解模型学习的关键特征。特征重要性通常有两种表示方式：Gain和Weight，分别代表特征在提升模型性能方面的贡献和特征分裂的次数。五、模型部署模型训练完成后，可以将模型保存为`.json`或`.pkl`文件，方便后续部署到生产环境使用。在新的环境中，加载模型并应用到新的数据上进行预测。六、扩展功能 1. 分布式计算：XGBoost支持分布式计算，可以在多台机器上并行训练，大大加快训练速度。 2. 处理缺失值：XGBoost能够自动处理特征中的缺失值，无需预先填充。 3. 提供接口：除了Python，XGBoost还支持R、Java、C++等多种语言，方便不同平台和项目的需求。通过以上步骤，你可以掌握XGBoost算法的Python实战技巧。在实际应用中，不断尝试和调整参数，理解模型行为，将有助于提升模型的预测性能。记得在实践中积累经验，灵活应对各种复杂问题。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

XGBoost算法Python实战(代码).zip （19个子文件）

12.XGBoost(代码)

12.6.Bagging_intro.py 2KB

12.XGBoost

12.Titanic.train_Prime.csv 60KB

12.2.xgBoost_Predict.py 1KB

12.wine.data 11KB

12.Titanic.test.csv 28KB

12.5.Titanic.py 5KB

12.agaricus_train.txt 722KB

12.1.xgBoost_Intro.py 1KB

12.Titannic_Meta.txt 1KB

12.wine_names 3KB

12.Titanic.train.csv 60KB

.idea

workspace.xml 32KB

12.XGBoost.iml 398B

misc.xml 687B

modules.xml 272B

12.agaricus_test.txt 179KB

12.agaricus.txt 3KB

12.4.xgBoost_ReadData.py 2KB

12.3.xgBoost_Wine.py 1KB

1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 123:1 0 2:1 9:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 119:1 0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 65:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 113:1 119:1 0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 0 3:1 6:1 18:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 113:1 119:1 1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 1 2:1 9:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 0 0:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 1 2:1 8:1 10:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 0 0:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 1 3:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 119:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 123:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 0 2:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 0 2:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 0 2:1 6:1 19:1 20:1 22:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 0 2:1 6:1 10:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 44:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 123:1 0 2:1 9:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 121:1 0 2:1 8:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 121:1 0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 122:1 0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 0 0:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 1 2:1 9:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 117:1 123:1 0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 119:1 0 2:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 118:1 122:1 0 5:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 40:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 0 0:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 40:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 0 0:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 0 0:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 115:1 121:1 0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 115:1 119:1 0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 47:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 123:1 0 3:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 0 0:1 8:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 44:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 121:1 0 3:1 6:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 50:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 0 2:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 122:1 0 3:1 9:1 19:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 47:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 117:1 125:1 0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 36:1 39:1 41:1 53:1 54:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 110:1 117:1 125:1 0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 47:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 122:1 0 3:1 8:1 10:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 119:1 0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 61:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 1 2:1 8:1 18:1 20:1 29:1 33:1 35:1 39:1 50:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 0 3:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 35:1 39:1 41:1 52:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 118:1 123:1 0 2:1 6:1 13:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 41:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 105:1 116:1 119:1 0 2:1 8:1 19:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 59:1 64:1 66:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 0 2:1 9:1 10:1 21:1 28:1 33:1 36:1 38:1 40:1 53:1 57:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 97:1 104:1 116:1 119:1 0 0:1 9:1 18:1 20:1 22:1 33:1 35:1 38:1 50:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 104:1 116:1 119:1 0 2:1 9:1 18:1 20:1 23:1 33:1 35:1 38:1 41:1 52:1 55:1 64:1 68:1 76:1 85:1 87:1 91:1 94:1 101:1 105:1 116:1 119:1 0 3:1 8:1 10:1 20:1 23:1 33

评论收藏

内容反馈

版权申诉