#xgboost
7 éléments
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xgboost: métrique personnalisée (feval)
Définir une métrique d'évaluation custom pour xgb.train.
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xgboost: classifier avec early stopping
Entraîner un classifieur XGBoost avec jeu de validation et arrêt anticipé.
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xgboost: xgb.cv et early stopping
Validation croisée intégrée avec arrêt anticipé pour choisir n_estimators.
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xgboost: importance (gain) et SHAP
Comparer importance par gain et par valeurs SHAP.
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xgboost + optuna: tuning de bout en bout
Optimiser XGBClassifier avec Optuna et réentraîner au best_iteration.
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xgboost: regressor avec DMatrix et features nommées
Entraîner un modèle via xgboost.train avec DMatrix et noms de colonnes.
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xgboost: sauvegarder/charger un modèle
Persister un Booster (native) et un modèle scikit-learn.
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