feature_importances_是scikit-learn机器学习库中许多模型对象的属性，在训练模型之后调用该属性可以输出各个特征在模型中的重要性。示例代码：fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.datasetsimportmake_regression#生成一个示例数据集X,y=make_regression(n_features=4,n_informative=2,random_state=0,shuffle=False)#训练一个随机森林回归模型rf=RandomForestRegressor(n_e

我使用下面的xgbootssklearn界面来创建和训练xgbmodel-1。clf=xgb.XGBClassifier(n_estimators=100,objective='binary:logistic',)clf.fit(x_train,y_train,early_stopping_rounds=10,eval_metric="auc",eval_set=[(x_valid,y_valid)])而xgboost模型可以通过原始xgboost创建如下model-2:param={}param['objective']='binary:logistic'param['eval_me

我已经知道“xgboost.XGBRegressor是XGBoost的Scikit-LearnWrapper接口(interface)。”但是它们还有什么不同吗？ 最佳答案 xgboost.train是通过梯度提升方法训练模型的低级API。xgboost.XGBRegressor和xgboost.XGBClassifier是包装器(Scikit-Learn类包装器，正如他们所说)DMatrix并传入相应的目标函数和参数。最后，fit调用简单地归结为:self._Booster=train(params,dmatrix,self.n_

除了binary:logistic(这是默认的目标函数)之外，是否还有其他内置目标函数可以在xbgoost.XGBClassifier()中使用？？ 最佳答案 binary:logistic确实是XGBClassifier的默认目标，但我看不出有任何理由不能使用XGBoostpackage提供的其他目标。.例如，您可以在sklearn.py源代码中看到multi:softprob明确用于多类情况。此外，如果确实需要，您可以提供自定义目标函数(详情here)。 关于python-xgboo

我正在尝试使用XGBoosts分类器对一些二进制数据进行分类。当我做最简单的事情并且只使用默认值时(如下)clf=xgb.XGBClassifier()metLearn=CalibratedClassifierCV(clf,method='isotonic',cv=2)metLearn.fit(train,trainTarget)testPredictions=metLearn.predict(test)我得到了相当好的分类结果。我的下一步是尝试调整我的参数。从参数指南中猜测...https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/param