利用xgboost4j下的xgboost分类模型案例

最新推荐文章于 2025-05-18 17:06:01 发布

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最新推荐文章于 2025-05-18 17:06:01 发布 · 5.8k 阅读

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#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

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数学建模学习（67）：XGBoost分类模型详细入门案例教程

全栈川川

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大数据分析案例-基于XGBoost算法构建居民收入分类预测模型

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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

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xgboost实例_机器学习算法梳理—XGBOOST

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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...

机器学习（11）——xgboost

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XGBoost是一种高效的梯度提升决策树（GBDT）实现，广泛应用于机器学习和数据科学领域。它通过组合多个弱学习器（如决策树）来构建强学习器，具有以下核心特点：1）使用二阶导数优化，提升模型精度；2）引入正则化项，防止过拟合；3）支持并行计算，提高训练效率；4）采用后剪枝和稀疏感知算法，增强模型灵活性。XGBoost还通过列块存储、缓存优化和外存计算等技术，进一步优化了大规模数据处理能力。与LightGBM相比，XGBoost在树生长策略、特征处理和内存使用等方面有所不同，适用于不同场景。实践建议包括参数调

机器学习（中) -XGBoost算法分析与案例调参实例

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04-26

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xgboost参数说明，模型训练，模型预测java接口相关说明

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05-07

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xgboost参数说明在网上找了很多关于xgboost的文章，基本上90%都是以python在说明的，java的很少， xgboost参数说明http://blog.youkuaiyun.com/zc02051126/article/details/46711047在这篇文章里面说明的很详细，在java中使用的话，只要： Map params = new HashMap(); params.pu

xgboost4j:适用于Java的Xgboost

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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...

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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

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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。

如何在Java中使用XGBoost进行高效的分类与回归

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09-15

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本文将介绍如何在Java中使用XGBoost进行高效的分类和回归任务，包括安装、模型训练和预测的步骤。在Java中使用XGBoost进行分类和回归任务相对简单，主要包括数据准备、模型训练和预测几个步骤。通过利用XGBoost的强大功能，可以实现高效的模型训练和预测。在Java中使用XGBoost，通常依赖于XGBoost的Java API。以下是如何在Java项目中使用XGBoost进行分类和回归的详细步骤。大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

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

5686

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...

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zhangweijiqn的专栏

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JAVA训练XGBOOST

儒雅，勤思，博学

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本人第一次写博客，这是篇算法总结的文章，希望能对大家的学习有所帮助。有什么错误之处，还望留言指出，希望能与大家一起进步。 XGBoost全名叫（eXtreme Gradient Boosting）极端梯度提升，经常被用在一些比赛中，其效果显著。它是大规模并行boosted tree的工具，它是目前最快最好的开源boosted tree工具包。下面我们将XGBoost的学习分为3步：①集成思想 ②

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坑： Spark Xgboost 对 spark的dataframe 的空值非常敏感，如果dataframe里有空值（null ， “NaN”），xgboost就会报错。 Spark2.4.4 的 Vector Assemble转换dataframe以后，对于0很多的行，会默认转成sparse vector，造成xgboost报错示例代码： val schema = new Struct...

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在用Xgboost时，可以使用xgb.predict_proba()输出各个类型的预测概率，但出现预测的各个类型概率一致的情况，你有可能是犯了以下错误：模型初始化没有注意加predictor参数，该参数默认为’gpu_predictor’，假如你用cpu跑模型，默认就为’cpu_predictor’。当你使用GPU跑出模型之后，用于CPU预测，就会出现概率一致情况，需加上改参数重新训练模型。详情...

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XGBoost是一种高效且功能强大的梯度提升算法，常用于机器学习中的分类任务。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 load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from xgboost import XGBClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据 iris = 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=0.2, random_state=42) # 初始化XGBoost分类器 model = XGBClassifier(objective='multi:softmax', num_class=3) # 根据鸢尾花有三个类别设定num_class # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = model.predict(X_test) # 评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}")