EL之GB(GBM)：利用GB對回歸(性別屬性編碼+調2參)問題(整數值年齡預測)建模

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目錄

輸出結果

設計思路

核心代碼

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輸出結果

T1、

T2、

設計思路

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核心代碼

#T1 nEst = 2000 depth = 5 learnRate = 0.003 maxFeatures = None subsamp = 0.5#T2 # nEst = 2000 # depth = 5 # learnRate = 0.005 # maxFeatures = 3 # subsamp = 0.5abaloneGBMModel = ensemble.GradientBoostingRegressor(n_estimators=nEst, max_depth=depth, learning_rate=learnRate, max_features=maxFeatures,subsample=subsamp, loss='ls')abaloneGBMModel.fit(xTrain, yTrain)# compute mse on test set msError = [] predictions = abaloneGBMModel._staged_decision_function(xTest) for p in predictions:msError.append(mean_squared_error(yTest, p))

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總結

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