python Sklearn实现xgboost的二分类和多分类

平步青云p

于 2018-04-10 09:48:01 发布

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分类专栏：学习笔记

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ping550/article/details/79876298

这篇博客介绍了如何利用Python的Sklearn库结合XGBoost进行二分类和多分类任务。在二分类问题中，数据集为train2.txt，而在多分类问题中，存在19种类别，包括一个正常类别和18种异常类别。文章详细阐述了数据格式及模型训练过程。

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二分类：

train2.txt的格式如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn
from sklearn.cross_validation import train_test_split,cross_val_score
from xgboost.sklearn import XGBClassifier
from sklearn.metrics import precision_score,roc_auc_score

min_max_scaler = sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(-1,1))
resultX = []
resultY = []
with open("./train_data/train2.txt",'r') as rf:
    train_lines = rf.readlines()
    for train_line in t