当前位置: 首页>>代码示例>>Python>>正文


Python GradientBoostingClassifier.compute_importances方法代码示例

本文整理汇总了Python中sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier.compute_importances方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python GradientBoostingClassifier.compute_importances方法的具体用法?Python GradientBoostingClassifier.compute_importances怎么用?Python GradientBoostingClassifier.compute_importances使用的例子?那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier的用法示例。


在下文中一共展示了GradientBoostingClassifier.compute_importances方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: allClassifierPredictions

# 需要导入模块: from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier [as 别名]
# 或者: from sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier import compute_importances [as 别名]
def allClassifierPredictions(kidCapsule):
    decisionTree   = DecisionTreeClassifier(max_depth=None, min_samples_split=1, random_state=0)
    randomForest   = RandomForestClassifier(n_estimators=50, max_depth=None, min_samples_split=1, random_state=0)
    extraTrees     = ExtraTreesClassifier(n_estimators=50,   max_depth=None, min_samples_split=1, random_state=0)
    gradientBoost  = GradientBoostingClassifier(n_estimators=50, max_depth=1, learn_rate=1.0, random_state=0)
    decisionTree.compute_importances  = True
    randomForest.compute_importances  = True
    extraTrees.compute_importances    = True
    gradientBoost.compute_importances = True
    decisionTree.fit(kidCapsule.train_M, kidCapsule.trainLabels)
    randomForest.fit(kidCapsule.train_M, kidCapsule.trainLabels)
    extraTrees.fit(kidCapsule.train_M, kidCapsule.trainLabels)
    gradientBoost.fit(kidCapsule.train_M, kidCapsule.trainLabels)
    print decisionTree.feature_importances_
    print randomForest.feature_importances_
    print extraTrees.feature_importances_
    print gradientBoost.feature_importances_
    dt_pred = decisionTree.predict(kidCapsule.M)
    rf_pred = randomForest.predict(kidCapsule.M)
    et_pred = extraTrees.predict(kidCapsule.M)
    gb_pred = gradientBoost.predict(kidCapsule.M)
    #import pdb; pdb.set_trace()
    return dt_pred, rf_pred, et_pred, gb_pred
开发者ID:UWKepler,项目名称:uwpyKepler,代码行数:25,代码来源:skclassify.py


注:本文中的sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier.compute_importances方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。