train_test_split切分成train_X, val_X, train_Y, val_Y的涵義
1.
train_X
,
test_X
,
train_Y
,
test_Y
=
train_test_split
(
train_X
,
train_Y
,
test_size
=
0.5
)
train_X,
val_X
,
train_Y
,
val_Y
=
train_test_split
(
train_X
,
train_Y
,
test_size
=
0.5
)
想請問這個東西會得到甚麼結果嗎?(我只能大概理解他再把資料分類,4個變數的意義是?
雖然這看似就是固定的寫法了)
2.
gdbt
.
fit
(
train_X
,
train_Y
)
onehot.
fit
(
gdbt
.
apply
(
train_X
)[:,
:,
0
])
lr.
fit
(
onehot
.
transform
(
gdbt
.
apply
(
val_X
)[:,
:,
0
]),
val_Y
)
這個有點顛覆我對apply()對DataFrame作用的認知,他是在?
3.
# 因為擬合(fit)與編碼(transform)需要分開, 因此不使用.get_dummy, 而採用 sklearn 的 OneHotEncoder
呃,是指先fit再transform嗎?,為何分開就不用get_dummy
4.
# 將梯度提升樹+葉編碼+邏輯斯迴歸結果輸出
pred_gdbt_lr =
lr
.
predict_proba
(
onehot
.
transform
(
gdbt
.
apply
(
test_X
)[:,
:,
0
]))[:,
1
]
fpr_gdbt_lr,
tpr_gdbt_lr
,
_
=
roc_curve
(
test_Y
,
pred_gdbt_lr
)
# 將梯度提升樹結果輸出
pred_gdbt =
gdbt
.
predict_proba
(
test_X
)[:,
1
]
fpr_gdbt,
tpr_gdbt
,
_
=
roc_curve
(
test_Y
,
pred_gdbt
)
請問這些參數是?(我覺得我花時間找找好了)
想請問各位大神(還是稱呼老師or教練),恩.....你們如何記得每一個函式的寫法?