Я обучил модель XGboost на Python и получил на выходе список вероятностей. Как я могу перенести эти вероятности в исходный набор данных, чтобы у меня были данные + прогнозируемые значения в одном DF? Допустим, мой исходный необработанный тестовый файл df называется df_raw.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=2)
model = XGBClassifier(n_estimators=1500, max_depth=5, n_jobs=-1, min_child_weight=2,
early_stopping_rounds=25)
model.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)])
test_outputs = model.predict_proba(X_test)
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... e-data-set
Как объединить прогнозируемое значение обратно в набор данных? ⇐ Python
-
- Похожие темы
- Ответы
- Просмотры
- Последнее сообщение
-
-
Неужели данных .NET Copy Copy Marry обратно и обратно, или он прикрепляет массив?
Anonymous » » в форуме C# - 0 Ответы
- 6 Просмотры
-
Последнее сообщение Anonymous
-
-
-
Неужели данных .NET Copy Copy Marry обратно и обратно, или он прикрепляет массив?
Anonymous » » в форуме C++ - 0 Ответы
- 5 Просмотры
-
Последнее сообщение Anonymous
-
-
-
Сохраните на диск набор обучающих данных и набор проверочных данных отдельно в PyTorch.
Anonymous » » в форуме Python - 0 Ответы
- 28 Просмотры
-
Последнее сообщение Anonymous
-
-
-
Сохраните на диск набор обучающих данных и набор проверочных данных отдельно в PyTorch.
Anonymous » » в форуме Python - 0 Ответы
- 34 Просмотры
-
Последнее сообщение Anonymous
-