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Mushrooms dataset with XGBoost

Un clasificador de setas venenosas utilizando árboles de decisión con boosting (XGBoost) y optimizado para una serie de parámetros específicos.

Leemos y metemos los nombres de las columnasObtenemos matriz numérica y el diccionarioPartimos en 70/30para Entrenamiento/ValidaciónQuitamos el objetivoy calculamos distancias euclídeasQuitamos la columna target y calculamos distancias euclídeasUsamos una combinaciónde árboles para un casode clasificación categóricaValidamos la generalizaciónque hace el modelo quehemos entrenadoTarget a StringTarget a StringSacamos estadísticos de rendimientoCerramos el buclepara optimizar enfunción denumRounds ymaxDepthEvaluamos ROC & AUCBucle para optimizaren términos denumRoundsmaxDepthETACSV Reader Category To Number Partitioning Distance MatrixCalculate Distance MatrixCalculate XGBoost TreeEnsemble Learner XGBoost Predictor Number To String Number To String Scorer ParameterOptimization Loop End ROC Curve Parameter OptimizationLoop Start Leemos y metemos los nombres de las columnasObtenemos matriz numérica y el diccionarioPartimos en 70/30para Entrenamiento/ValidaciónQuitamos el objetivoy calculamos distancias euclídeasQuitamos la columna target y calculamos distancias euclídeasUsamos una combinaciónde árboles para un casode clasificación categóricaValidamos la generalizaciónque hace el modelo quehemos entrenadoTarget a StringTarget a StringSacamos estadísticos de rendimientoCerramos el buclepara optimizar enfunción denumRounds ymaxDepthEvaluamos ROC & AUCBucle para optimizaren términos denumRoundsmaxDepthETACSV Reader Category To Number Partitioning Distance MatrixCalculate Distance MatrixCalculate XGBoost TreeEnsemble Learner XGBoost Predictor Number To String Number To String Scorer ParameterOptimization Loop End ROC Curve Parameter OptimizationLoop Start

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