我试图对XGBRegressor进行子类化,以创建一个自定义的与GridSearchCV嵌入的scikit学习兼容的估值器。我一直收到TypeError消息说"super()不带关键字参数“。
在下面的上下文中,第一个代码是第二个代码的过程版本。第二段代码是我打算做的,但失败了:我想用XGBoost作为交叉验证器,为GridSearchCV回归者创建一个新的类。
from xgboost.sklearn import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets i
我对xgboost很陌生,并试图通过将它与传统的gbm进行比较来学习如何使用它。但是,我注意到xgboost比gbm慢得多。例子是:
from sklearn.model_selection import KFold, GridSearchCV
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
import time
boston = load_boston()
X = boston.d
import joblib
from sklearn.externals.joblib import parallel_backend
with joblib.parallel_backend('dask'):
from dask_ml.model_selection import GridSearchCV
import xgboost
from xgboost import XGBRegressor
grid_search = GridSearchCV(estimator= XGBRegressor(), param_grid = pa
我正试图通过GridSearchCV找到一个最好的xgboost模型,作为一个cross_validation,我想使用4月份的目标数据。代码如下:
x_train.head()
y_train.head()
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics
我试图优化XGB回归模型的参数学习率和max_depth:
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from xgboost import XGBRegressor
param_grid = [
# trying learning rates from 0.01 to 0.2
{'eta ':[0.01, 0.05, 0.1, 0.2]},
# and max depth from 4 to
我试图为XG模型上的超参数调优编写代码。然而,我一直在犯错误。以下是代码:
#define X,y
y = data.SalePrice
x = data.drop(['SalePrice'], axis=1).select_dtypes(exclude=['object'])
#test,train split
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0)
#Imputation transformer for complet
我正在尝试对分组数据实施交叉验证方案。我本来希望使用GroupKFold方法,但我一直得到一个错误。我做错什么了?代码(与我使用的代码略有不同--我有不同的数据,所以我有一个更大的n_splits,但是其他的都是相同的)
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GroupKFold
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from xgboost impor
我目前正在开发一个使用xgboost的回归模型。由于xgboost有多个超参数,所以我使用GridSearchCV()添加了交叉验证逻辑。作为一次试验,我设置了max_depth: [2,3]。我的python代码如下所示。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.metrics import mean_squared_error
xgb_reg = xgb.XGBRegressor()
# Obtain the best
当我在VScode中调用pip >VScode时,它还添加了我没有导入到项目中的库。我的朱庇特笔记本里有这样的图书馆:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import scipy.stats as stats
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from s
我已经使用GridSearchCV调优了一个模型。现在,我想计算Shapley值并将其可视化。困难之处在于shap包除了模型之外,而不是GridSearch结果。同样,当我向它传递best_estimator_属性时,它也不喜欢。它说该模型不受支持。如何从GridSearchCV或其他东西获取Shapley值以计算Shapley值。我的一个专栏是分类的,因此需要进行预处理。因为我有来自网格搜索的best_params,所以我可以将模型作为xgboost_regressor模型运行,但是已经有一段时间没有进行预处理了。 from xgboost import XGBRegressor as x
我正在努力改进我的意见,为卡格尔房价竞争发现。我正在使用爱荷华州可用的数据。我正在尝试使用管道(sklearn.pipeline.Pipeline)来训练和测试我的模型,与sklearn.pipeline.Pipeline交叉验证,以及使用和使用XGBRegressor(xgboost.XGBRegressor)。所选择的特性具有必须计算的分类数据和NaN值(sklearn.impute.SimpleImputer() )。初始设置:
import pandas as pd
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.pipeline impor
我在比较不同的合奏模型,包括:
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.ensemble import AdaBoostRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from xgboost import XGBRegressor
对于XGBRegress