ML之xgboost：基于xgboost(5f-CrVa)算法對HiggsBoson數據集(Kaggle競賽)訓練實現二分類預測(基于訓練好的模型進行新數據預測)

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xgmat = xgb.DMatrix( data, missing = -999.0 ) bst = xgb.Booster({'nthread':8}, model_file = modelfile)res = [ ( int(idx[i]), ypred[i] ) for i in range(len(ypred)) ] rorder = {} for k, v in sorted( res, key = lambda x:-x[1] ): rorder[ k ] = len(rorder) + 1# write out predictions ntop = int( threshold_ratio * len(rorder ) ) fo = open(outfile, 'w') nhit = 0 ntot = 0 fo.write('EventId,RankOrder,Class\n') for k, v in res: if rorder[k] <= ntop:lb = 's'nhit += 1else:lb = 'b'# change output rank order to follow Kaggle conventionfo.write('%s,%d,%s\n' % ( k, len(rorder)+1-rorder[k], lb ) )ntot += 1 fo.close()

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ML之xgboost：基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练实现二分类预测(基于训练好的模型进行新数据预测)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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