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새 문서: == 방법 == 데이터 전처리는 생략한다. {| class="wikitable" !절차 !설명 !방법 |- |모델작성 |다음과 같은 인수들을 사용한다. {| class="wikitable" !인...
== 방법 ==
데이터 전처리는 생략한다.
{| class="wikitable"
!절차
!설명
!방법
|-
|모델작성
|다음과 같은 인수들을 사용한다.
{| class="wikitable"
!인수
!설명
|-
|n_estimators
|
|-
|learning_rate
|
|}
|<syntaxhighlight lang="python">
from xgboost import XGBRegressor
model = my_model_1 = XGBRegressor()
</syntaxhighlight>
|-
|모델훈련
|
|<syntaxhighlight lang="python">
my_model.fit(X_train, y_train)
</syntaxhighlight>
|-
|예측
|
|<syntaxhighlight lang="python">
prediction = my_model_1.predict(X_valid)
</syntaxhighlight>
|}
[[분류:XGBoost]]
[[분류:Scikit-learn]]
데이터 전처리는 생략한다.
{| class="wikitable"
!절차
!설명
!방법
|-
|모델작성
|다음과 같은 인수들을 사용한다.
{| class="wikitable"
!인수
!설명
|-
|n_estimators
|
|-
|learning_rate
|
|}
|<syntaxhighlight lang="python">
from xgboost import XGBRegressor
model = my_model_1 = XGBRegressor()
</syntaxhighlight>
|-
|모델훈련
|
|<syntaxhighlight lang="python">
my_model.fit(X_train, y_train)
</syntaxhighlight>
|-
|예측
|
|<syntaxhighlight lang="python">
prediction = my_model_1.predict(X_valid)
</syntaxhighlight>
|}
[[분류:XGBoost]]
[[분류:Scikit-learn]]