本文整理汇总了Python中xgboost.sklearn.XGBClassifier.seed方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python XGBClassifier.seed方法的具体用法？Python XGBClassifier.seed怎么用？Python XGBClassifier.seed使用的例子？那么恭喜您, 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类xgboost.sklearn.XGBClassifier的用法示例。
在下文中一共展示了XGBClassifier.seed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: Trials
# 需要导入模块: from xgboost.sklearn import XGBClassifier [as 别名]
# 或者: from xgboost.sklearn.XGBClassifier import seed [as 别名]
'max_depth': hp.quniform('max_depth', 3, 10, 1),
'min_child_weight': hp.quniform('min_child_weight', 3, 8, 1),
'subsample': hp.quniform('subsample', 0.5, 1, 0.05),
'colsample_bytree': hp.quniform('colsample_bytree', 0.5, 1, 0.05),
}
trials = Trials()
bestParams = fmin(fn=objective,
space=space,
algo=tpe.suggest,
max_evals=100,
trials=trials)
clf = XGBClassifier(**bestParams)
clf.seed = 37
clf.fit(xTrain, yTrain, eval_metric='logloss')
# Checking classifier predictions on training data.
print "Log loss: %f" % log_loss(yValid, clf.predict_proba(xValid))
# Prediction
testDf = pd.read_csv(TEST_FILENAME)
testX = testDf.drop(ID_COL, axis=1)
testX = poly.transform(testX)
testX = scaler.fit_transform(testX)
testY = clf.predict_proba(testX)
testDf[LABEL_COL] = testY[:, 1]