xgboost原生接口和sklearn的区别

最新推荐文章于 2024-07-04 20:15:52 发布

Happybigman

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分类专栏：机器学习文章标签： sklearn python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baidu_20183817/article/details/120395382

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本文探讨了XGBoost的原生接口与sklearn接口的区别，详细介绍了原生接口的参数设置，包括params、dtrain、num_boost_round、evals等，并提到了自定义目标函数、评估函数和早期停止策略。通过实例展示了两种接口的使用方式，强调了原生接口在灵活性和控制训练过程上的优势。

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1、区别如图：

2、xgboost原生接口和sklearn代码如下：

（1）原生形式使用Xgboost(import xgboost as xgb)

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
import xgboost as xgb
import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=42)
print("Train data length:", len(X_train))
print("Test data length:", len(X_test))

# 转换为DMatrix数据格式
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

# 设置