文件名称：家谱java源码-learn-xgboost:xgboost的二进制分类示例代码和数据
文件大小：467KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-01 17:32:17
系统开源
家谱java源码学习-xgboost xgboost 的二进制分类示例代码和数据。 如果您 fork 这个存储库并完成本 README 中的所有练习，您可以获得机器学习微徽章（下面的练习和问题）。 这里的示例训练代码是用 Python 和 Java 给出的，但我们将专注于 Python 进行训练。 功能开发将在 Java 中进行。 所以你可以在 Intellij 中打开这个项目，但你需要安装 Python。 对于微型徽章，您不需要了解太多 Python，因为大多数情况下您只会在 Python 中调整参数。 安装 您需要安装其中包括包管理器 pip。 Mac 自带 Python2，但我们需要 Python 3.7 或更新版本。 如果你使用brew来安装python3，那么python3就是你可以使用的别名。 我们还需要一些图形工具进行分析。 要在 Mac 上安装 python、图形和跟踪工具： brew install python3 graphviz pip3 install scikit-learn xgboost mlflow matplotlib graphviz 在 Windo
【文件预览】：
learn-xgboost-master
----.gitignore(105B)
----data()
--------javaVector_eval.libsvm(12KB)
--------pairs.csv(820KB)
--------javaVector_train.libsvm(64KB)
--------features.txt(586B)
----src()
--------main()
----pom.xml(1KB)
----artifacts()
--------error.png(33KB)
--------PR_curve.png(16KB)
--------importance.png(90KB)
--------logloss.png(31KB)
--------tree.png(56KB)
----README.md(23KB)
----py()
--------train-simple.py(1KB)
--------train.py(4KB)