ML之xgboost：利用xgboost算法對(duì)Boston(波士頓房?jī)r(jià))數(shù)據(jù)集【特征列分段→獨(dú)熱編碼】進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)(房?jī)r(jià)預(yù)測(cè))+預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)得分

導(dǎo)讀
對(duì)Boston(波士頓房?jī)r(jià))數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征工程，分別使用特征列分段技術(shù)、獨(dú)熱編碼技術(shù)，然后利用xgboost算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)的確能夠進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)結(jié)果。

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目錄

輸出結(jié)果

設(shè)計(jì)思路

核心代碼

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輸出結(jié)果

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設(shè)計(jì)思路

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核心代碼

XGBR = XGBRegressor() cv_split = ShuffleSplit(n_splits, train_size, test_size) XGBR_grid = GridSearchCV(XGBR, grid_params, cv=cv_split)class XGBRegressor(XGBModel, XGBRegressorBase):# pylint: disable=missing-docstring__doc__ = "Implementation of the scikit-learn API for XGBoost regression.\n\n" + '\n'.join(XGBModel.__doc__.split('\n')[2:])

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ML之xgboost：利用xgboost算法对Boston(波士顿房价)数据集【特征列分段→独热编码】进行回归预测(房价预测)+预测新数据得分的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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