ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)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)-阿里云开发者社区

开发者社区> 一个处女座的程序猿> 正文

ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)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)

简介: ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)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)
+关注继续查看

输出结果


image.png


1、xgboost(num_trees=0): Binary prediction based on  Mushroom Dataset


image.png


image.png



2、xgboost(num_trees=1): Binary prediction based on  Mushroom Dataset


image.png



3、xgboost(num_trees=1,max_depth=4): Binary prediction based on  Mushroom Dataset

image.png


image.png





设计思路


数据集:Dataset之mushroom:mushroom蘑菇数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90480700


image.png




核心代码

preds = bst.predict(dtest)

predictions = [round(value) for value in preds]

test_accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

print("Test Accuracy: %.2f%%" % (test_accuracy * 100.0))

from matplotlib import pyplot

import graphviz

# num_trees=0

# xgb.plot_tree(bst, num_trees=0, rankdir= 'LR' )  

#xgb.to_graphviz(bst,num_trees=0)

# num_trees=1

xgb.plot_tree(bst,num_trees=1, rankdir= 'LR' )

#xgb.to_graphviz(bst,num_trees=1)


版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
大数据量查询容易OOM?试试MySQL流式查询
本文主要介绍如何使用流式查询并对比普通查询进行性能测试。
249 0
算法学习之路|用C++刷算法会用到的STL(二)——set
用C++刷算法会用到的STL(二)——set
2420 0
ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生
ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生
39 0
ML之catboost:catboost模型中常用的Pool类型数据结构源代码解读、案例应用之详细攻略(一)
ML之catboost:catboost模型中常用的Pool类型数据结构源代码解读、案例应用之详细攻略
23 0
ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户,单个DataFrame)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生
ML之FE:基于load_mock_customer数据集(模拟客户,单个DataFrame)利用featuretools工具实现自动特征生成/特征衍生
20 0
ML之K-means:基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能)
ML之K-means:基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能)
34 0
ML之RS之MF:基于简单的张量分解MF算法进行打分和推荐
ML之RS之MF:基于简单的张量分解MF算法进行打分和推荐
21 0
友盟+联合EB级云数据仓库 MaxCompute 实现友盟域和企业私域数据全面融合
国内领先的第三方全域数据智能服务商友盟+,联合阿里云EB级云数据仓库 MaxCompute 为企业提供面向分析的,实现友盟域数据与企业私域数据全面融合的自助分析服务“U-DOP数据开放”。
491 0
+关注
一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
1701
文章
0
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
《2021云上架构与运维峰会演讲合集》
立即下载
《零基础CSS入门教程》
立即下载
《零基础HTML入门教程》
立即下载