xgboost: predict 和 predict_proba 分类器正确率计算的讨论_xgboost predict

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非sklearn接口的xgboost分类器：

xgboost.train()

xgboost.predict() 只会输出概率或sigmoid转换前的贡献度model_a.predict(pred_contribs= True)，需要人工指定阈值，才能做分类。

sklearn接口的xgboost 分类器：xgboost.XGBClaaifier()xgboost.fit(x,y)1. xgboost.predict(test_x) 2. xgboost.predict_proba(test_x)3. xgboost.score(test_x,y)讨论：结果1“可能”不准，因为predict默认采用0.5做阈值；另外，scor...

发现个很有用的方法—— predict _ pro ba 今天在做数据预测的时候用到了，感觉很不错，所以记录分享一下，以后可能会经常用到。我的理解： predict _ pro ba 不同于 predict ，它返回的预测值为，获得所有结果的概率。（有多少个分类结果，每行就有多少个概率，以至于它对每个结果都有一个可能，如0、1就有两个概率）获取数据及预测代码： from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np train_X = np.array(np.random.randint(0,10,size=30).

1.实验室介绍 1.1 XGBoost 介绍 XGBoost 是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲 XGBoost 并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。更重要的是， XGBoost 在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的考虑。毫不夸张的

一、一直对 xgboost 的输出有些疑惑，这里记录一下 1. xgboost 的 predict 接口输出问题（参数pred_leaf、pred_contribs） 2.训练过程中输出相关参数的探究(evals、evals_result、verbose_eval) 3.多分类内部原理探究（不涉及源码） 4.利用gbdt进行特征组合问题(gbdt+lr) 二、导入验证数据，验证问题针对问题1 # 导入数据 import xgboost from sklearn.datasets import load_iris(多分

xgboost 多线程预测的不安全问题 xgboost 的 predict _ pro ba 官网上说了， predict _ pro ba 是一个多线程不安全的方法，主要是因为预测的一个C++代码内部调用的时候有一个PredLoopSpecalize，里面对openmp的thread_temp变量作为类成员变量，在多线程会被当成公共变量修改。说白了就是有预测的内部变量是公共变量。 xgboost 特征重要性如何获取特征重要性：booster中有三种获取方式： Importance type can be defined as:

@创建于：20211126 文章目录1. 问题描述2. 解决办法3. 原因3.1 XGBoost ==1.3.3的 predict ()接口3.2 XGBoost ==1.5.0的 predict ()接口 1. 问题描述利用 XGBoost 算法，训练好模型后，开展预测，代码如下： pred = xgb_model. predict (data=test_X) 报错，信息如下： TypeError: predict () got an unexpected keyword argument ‘data’ 2. 解决办法

本文参考自https://cloud.tencent.com/developer/article/1389899 https://cloud.tencent.com/developer/article/1052678 https://cloud.tencent.com/developer/article/1052664 XGBoost 1、重要参数详解 booster[default=gbtree...

本文先把 xgboost 支持的多分类问题的demo写起来，打印出生成的树结构，然后理解 xgboost 实现多分类问题的原理。这个顺序比较好理解一些。 xgboost 多分类问题 demo 这个demo从 xgboost 的源代码中就可以看到。在/demo/multiclass_classification/train.py。py文件里的数据（dermatology.data）可以在https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-data ba ses/dermat..

` predict _ pro ba `是指分类模型在对新的输入数据进行分类预测时，返回每个可能类别的概率值。这个函数通常被用于二元分类或多元分类的模型中，例如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。对于二元分类模型，` predict _ pro ba `返回一个长度为2的数组，其中第一个元素表示该样本属于第一个类别的概率，第二个元素表示该样本属于第二个类别的概率。对于多元分类模型，` predict _ pro ba `返回一个二维数组，其中每一行表示一个样本，每一列表示一个类别，该元素表示该样本属于该类别的概率。` predict _ pro ba `在一些情况下比` predict `更加有用，因为它可以提供更加详细的信息，例如 分类器 对每个类别的置信度评估。