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XGBRegressor 질문   |  질의 응답 게시판 2019-10-08 15:20:07
작성자   undefined_1 조회  40   |   추천  4
첨부파일 : 1570515607-66.png

 

xgboost 강의에서 XGBClassifier를 이용하여 설명해주셨는데, 분류가 아닌 회귀를 적용해보고 싶어서 XGBRegressor를 사용해보려고하는데 

 위의 사진과 같은 오류가 떴습니다. 분류에서 정확성 평가하는거랑 회귀에서 정확성 평가방법이 달라서 수정해야 하는듯한데, 소스코드의 부분에서 

어떤함수를 수정해서 써야할지 잘 모르겠습니다. 혹시 분류가 아닌 회귀로 xgboost를 적용할때 강의에 나온 코드에서 무엇을 바꿔야할지 알려주실수 있나요?

 

% 가능하시다면 XGBClassifierdptj에서 예측값(y)를 이진분류가 아닌  다중분류값으로 했을때 수정사항좀 알려주시면 감사하겠습니다. (파이썬은 처음사용하는 거라 쉬운거에서도 많이 어려움을 느낌니다ㅜ)

 

[기존 코드( XGBClassifier) 모델보고서] -> XGBRegressor로 바꾼후에도 이런식으로 모델을 검증하게 만들고 싶습니다.

정확도(Accuracy) : 0.7622
AUC 점수 (Train): 0.757252
교차검증(CV) 점수 : 평균 - 0.5845136 | 표준편차 - 0.04803872 | 최소값 - 0.4960967 | 최대값 - 0.6256523

 

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

def XGBoost_Feature(model, df, X_columns, y_columns, performCV=True, printFeatureImportance=True, cv_folds=5):
    print(model)

    model.fit(df[X_columns], df[y_columns])
        
    df_predictions = model.predict(df[X_columns])
    try:
        df_predprob = model.predict_proba(df[X_columns])[:,1]
    except Exception as e:
        pass

    print ("\n모델 보고서")
    try:
        print ("정확도(Accuracy) : %.4g" % metrics.accuracy_score(df[y_columns].values, df_predictions))
    except Exception as e:
        pass

    try:
        
         print ("AUC 점수 (Train): %f" % metrics.roc_auc_score(df[y_columns].values, df_predprob))
    except Exception as e:
        pass

    if performCV:
        try:
            cv_score = cross_val_score(model, df[X_columns], df[y_columns], cv=cv_folds, scoring='roc_auc')
            print ("교차검증(CV) 점수 : 평균 - %.7g | 표준편차 - %.7g | 최소값 - %.7g | 최대값 - %.7g" % (np.mean(cv_score),np.std(cv_score),np.min(cv_score),np.max(cv_score)))
        except Exception as e:
            pass
  --------------------------------------------------------------------------------------------

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