ML之xgboost：利用xgboost算法對Boston(波士頓房價)數據集【特征列分段→獨熱編碼】進行回歸預測(房價預測)+預測新數據得分

導讀
對Boston(波士頓房價)數據集進行特征工程，分別使用特征列分段技術、獨熱編碼技術，然后利用xgboost算法進行預測，發現的確能夠進一步提高預測結果。

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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

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

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內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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