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ML之xgboost:基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练实现二分类预测(基于训练好的模型进行新数据预测)

一个处女座的程序猿 发布时间:2019-06-04 22:23:11 ,浏览量:0

ML之xgboost:基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练实现二分类预测(基于训练好的模型进行新数据预测)

 

 

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设计思路

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核心代码

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xgmat = xgb.DMatrix( data, missing = -999.0 )  
bst = xgb.Booster({'nthread':8}, model_file = modelfile)


res  = [ ( int(idx[i]), ypred[i] ) for i in range(len(ypred)) ]   

rorder = {}
for k, v in sorted( res, key = lambda x:-x[1] ):                
    rorder[ k ] = len(rorder) + 1

# write out predictions
ntop = int( threshold_ratio * len(rorder ) )
fo = open(outfile, 'w')                               
nhit = 0
ntot = 0
fo.write('EventId,RankOrder,Class\n')                
for k, v in res:                                     
    if rorder[k]             
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