我正在尝试使用plot_tree,就像在这个中
我正在使用虹膜数据集来训练模型,这是我的代码:
from numpy import loadtxt
from xgboost import XGBClassifier
from xgboost import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
import shap
X,y = shap.datasets.iris()
y = pd.Series([v if v==1 else 0 for v in y])
model = XGBClassifier()
model.fit(X, y)
#
当我绘制特征重要性图时,我得到了这个混乱的图。我有超过7000个变量。我知道内置函数只选择最重要的部分,尽管最终的图形是不可读的。这是完整的代码:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('ricerice.csv')
array=df.values
X = array[:,0:7803]
Y = array[:,7804]
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from
我正在尝试定义一个名为XGBExtended的类,它扩展了类xgboost.XGBClassifier,xgboost的scikit-learn API。我遇到了一些关于get_params方法的问题。下面是一个说明该问题的IPython会话。基本上,get_params似乎只返回我在XGBExtended.__init__中定义的属性,在父初始化方法(xgboost.XGBClassifier.__init__)期间定义的属性被忽略。我正在使用IPython并运行Python2.7。完整的系统规格在底部。
In [182]: import xgboost as xgb
...:
我使用Xgboost 1.4.2版本构建了一个XGBClassifier模型,并以泡菜格式以S3格式保存。
from xgboost import XGBClassifier
xgb_model = XGBClassifier()
xgb_model.fit(x_Traintfidf, y_Train)
xgb_predictions = xgb_model.predict(x_Testtfidf)
xgb_predictions = [round(value) for value in xgb_predictions]
from sklearn.metrics import ac
我正在使用https://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python/上的方法来绘制XGBoost决策树 from numpy import loadtxt
from xgboost import XGBClassifier
from xgboost import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
# load data
dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv&
我使用python中的xgboost.XGBClassifier构建了一个机器学习模型。我现在正在使用pickle来序列化模型,但也希望有此模型的json文件。我该怎么做呢?
所以,基本上我有这样的代码:
from xgboost import XGBClassifier
import pickle
import pandas as pd
# read data
df = pd.read_csv('data.csv', sep='\t')
# features and target :
X = df.drop(columns=['target
我正在尝试使用XGBoost作为一个特性重要性工具。然而,在84个功能中,我只得到了其中10个的结果,其余的功能只显示了零。你知道怎么修吗?
这是我的代码和结果:
import numpy as np
from xgboost import XGBClassifier
from xgboost import plot_importance
from matplotlib import pyplot
X = data.iloc[:,:-1]
y = data['clusters_pred']
model = XGBClassifier()
model.fit(X, y)
s
我正在编写一个名为XGB的类,它从XGBClassifier继承(从python库xgboost.sklearn)继承。我编写了一个init函数和一个fit函数,如下所示:
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
from balanceSmote import BalanceSmote
from balance import Balance
class XGB(XGBClassifier):
def __init__(self,learning_rate=0.5, max_depth=3,colsample_bytree=0.5,n_e
我正在使用Python3在木星笔记本上绘制一棵树,代码如下:
import xgboost as xgb
from xgboost import plot_tree
plot_tree(model, num_trees=4)
在最后一行我得到:
ModuleNotFoundError: No module named 'graphviz'
.........
.........
.........
~/anaconda3/envs/python3/lib/python3.6/site-packages/xgboost/plotting.py in to_graphviz(bo
我很难理解XGBoost的叶输出。我知道概率可以用sigmoid函数来计算,但是叶分数是如何计算的,它们又是如何有意义的呢?
有人能帮我解释一下吗?我看了这篇文章和那些文档。下面是一个具有叶分数以及生成它的代码的四方树。
from xgboost import XGBClassifier
from xgboost import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=2000,