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编程问答

ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)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)

發布時間:2025/3/21 编程问答 38 豆豆
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ML之xgboost:利用xgboost算法(結合sklearn)訓練mushroom蘑菇數據集(22+1,6513+1611)來預測蘑菇是否毒性(二分類預測)

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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

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設計思路

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核心代碼

bst =XGBClassifier(max_depth=3, learning_rate=1, n_estimators=num_round, silent=True, objective='binary:logistic')bst.fit(X_train, y_train)train_preds = bst.predict(X_train)preds = bst.predict(X_test)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)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)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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