利用xgboost4j下的xgboost分类模型案例

最新推荐文章于 2025-10-31 10:03:41 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-31 10:03:41 发布 · 5.8k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#spark #xgboost 

package spark.xgb.test

import ml.dmlc.xgboost4j.scala.Booster
import ml.dmlc.xgboost4j.scala.spark.XGBoost
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
 * Created by zhaijianwei on 20
最低0.47元/天 解锁文章
数学建模学习（67）：XGBoost分类模型详细入门案例教程
全栈川川
05-17 4052
XGBoost分类模型入门使用教程
大数据分析案例-基于XGBoost算法构建居民收入分类预测模型
m0_64336780的博客
05-04 6622
本项目通过分析加州大学机器学习存储库中的收入分类数据集，找出影响收入的主要因素，最后使用机器学习算法构建收入分类预测模型。本项目是一个二分类问题。本次实验我们分析了美国加州地区的收入数据集，我们发现该地区主要以白人、男性、收入
xgboost实例_机器学习算法梳理—XGBOOST
weixin_39866741的博客
11-22 513
CART树算法分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree，缩写为CART。CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集，使得生成的每个非叶子节点都有两个分支。非叶子节点的特征取值为True和False，左分支取值为True，右分支取值为False，因此CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。CART可以处理连续型变量和离散型变量，利...
python训练xgboost模型，java环境加载推理
最新发布
zdddd11的博客
10-31 329
注意：booster的dump_model()方法也可以导出json，是xgboost新版本的方式，但是导出的json可能会存在版本兼容问题，从而在java环境中加载失败，加载成功当我没说。java安装xgboost4j依赖，maven，配置如下，注意版本号与之前python环境xgboost的版本号对齐，否则加载模型可能出现错误（版本不一致导致）。我是在python环境中导出的pkl格式，所以需要转换成java能加载的格式，以pkl转json为例。也可直接下载xgboost的jar包，在项目中导入即可。
机器学习（中) -XGBoost算法分析与案例调参实例
qq_45396577的博客
04-26 1324
六、XGBoost算法 XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。 XGBoost本质上还是一个GBDT，但是力争把速度和效率发挥到极致，所以叫X (Extreme) GBoosted，包括前面说过，两者都是boosting方法。 XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在Gradient Boosting框架下实现机器学习算法。XGBo
pyspark使用XGboost训练模型实例
Toby的博客
08-04 3099
pyspark训练Xgboost模型
xgboost4j:适用于Java的Xgboost
05-15
以一个简单的分类问题为例，我们可以使用Xgboost4j构建一个分类器。首先，将数据集转换为DMatrix，然后设置参数，如树的数量为100，学习率为0.1。接着，通过`XGBoost.train()`方法进行模型训练。最后，使用`predict...
sam.zip_lr rfm xgboost案例_xgboost_xgboost回归_逻辑回归模型_随机森林
07-14
首先，逻辑回归是一种广泛使用的二分类模型，它适用于处理具有离散输出变量的问题，例如预测用户是否会购买某个产品或某项服务。逻辑回归通过线性回归的连续输出值经过sigmoid函数转换为概率值，使得结果在0到1之间...
Xgboost分类模型的完整示例
数据科学知识库
01-01 2412
在这个案例中，我们处理了UCI蘑菇数据集，目标是预测蘑菇是否有毒。数据经过预处理，包括编码转换。我们使用XGBoost模型，通过随机搜索优化了其超参数。模型训练后，我们评估了它的性能，计算了准确率、精确率、召回率和F1分数，并将结果存入DataFrame。进一步，使用SHAP进行负例分析，以及特征重要性的可视化，揭示了影响模型决策的关键特征。这展示了一个完整的机器学习流程，从数据处理到模型训练、评估，直至解释性分析。
XGBoost多分类模型实例（结合SHAP解释）
weixin_45520028的博客
10-10 1万+
引言 本文为实例，相关方法性说明参考： 环境：Python 3.7 平台：jupyter import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as plt from pylab import mpl import xgboost as xgb from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.met
pyspark-xgboost.zip
06-25
使用方式参见： https://season.blog.youkuaiyun.com/article/details/118196915
python安装xgboost
11-24
python安装xgboost，已经编译好的了，可以直接使用安装。
XGBoost学习-应用案例
weixin_42856170的博客
03-01 1509
XGBoost学习-应用案例
XGBoost的调用、参数调优、模型保存、模型显示、预测评价全套
海亲王府
11-25 5756
废话不多说，直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Oct 25 09:24:15 2019 @author: zxh """ import numpy as np #pandas依赖于numpy from sklearn.metrics import r2_score#, import pickle import matplotli...
xgboost and xgboost4j
zhangweijiqn的专栏
11-18 1万+
XGBoost Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Flink and DataFlow 可扩展、
xgboost on yarn and xgboost4j-spark部署
11-16 5312
参考: http://blog.youkuaiyun.com/u010306433/article/details/51403894   注意点: 1.各个软件的版本(gcc/cmake) 2.选择相同版本hadoop源码,且libhdfs 要自己编译,参数加上 cmake -DGENERATED_JAVAH=/opt/jdk1.8.0_60 -DJAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_60...
xgboost之spark上运行-scala接口
luoyexuge的专栏
05-08 1万+
概述 xgboost可以在spark上运行，我用的xgboost的版本是0.7的版本，目前只支持spark2.0以上版本上运行, 编译好jar包，加载到maven仓库里面去： mvn install:install-file -Dfile=xgboost4j-spark-0.7-jar-with-dependencies.jar -DgroupId=ml.dmlc -
XGBoost模型调参、训练、保存、评估和预测
热门推荐
LMTX069的博客
04-20 5万+
xgboost模型调参、训练、保存、评估、预测
xgboost分类模型案例
11-06
下面是一个简单的XGBoost分类模型案例，假设我们正在使用Python的scikit-learn库结合XGBoost对鸢尾花数据集（Iris dataset）进行分类： ```python # 导入所需库 import pandas as pd from sklearn.datasets import ...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值