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[26강] xgboost 강의 질문   |  질의 응답 게시판 2019-09-26 17:51:24
작성자   undefined_1 조회  38   |   추천  4
첨부파일 : 1569487884-99.jpg

26강 소스코드를 돌리면서 강의(19.09.26 )를 들었는데 궁금한점이 있습니다.

 

일단 실행중에 오류가 떠서 일부수정한 부분은 아래와 같습니다. (# 원본)

1. 패키지 오류떠서 수정함

# from sklearn.cross_validation import train_test_split
# from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score

 

2. 모델보고서에 교차검증(CV)가 표시가 안되서 수정함.

#cv_score = cross_validation.cross_val_score(model, df[X_columns], df[y_columns], cv=cv_folds, scoring='roc_auc')

cv_score = cross_val_score(model, df[X_columns], df[y_columns], cv=cv_folds, scoring='roc_auc')
 

3. 코어개수가 더 있길래 수정함

# XGBoost_NumberOfThreads(X=np.array(X), y=np.array(y), num_threads=[1, 2, 3, 4])
XGBoost_NumberOfThreads(X=np.array(X), y=np.array(y), num_threads=[1, 2, 3, 4, 5])

-------------------------------------------------------------------------------------------

그런데  강의영상에서 나오는 결과와 제 컴퓨터로 돌린 결과가 상의하여, 원인에 대해 알고 싶습니다.

 

일단, 정확도 AUC, CV값이 약간 다른건은 이해되나,  같은데이터와 같은 모델(위와 같은 수정은 있었지만) 인데 변수중요도 순위가 왜 다른가요?

 

파라미티 튜닝후 강의에서는 하루전 종가인 P1이 가장 중요한 변수로 나왔지만, 강의 보면서 따라한 모델은 튜닝후 P4가 가장중요한 변수로 나타난 이유가 궁금합니다.

 

 

 

 

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