與前兩篇內建建模方式的不同點：
預估器建模：初始化模型:xgb_classifier=xgb.xgbclassifier(引數)
擬合模型：xgb_classifier.fit(x,y)
使用模型**：xgb_classifier.predict(test_x)
內建方式建模：引數設定:
param =
設定watchlist用於檢視模型狀態：
watchlist = [(xgtest,『eval』), (xgtrain,『train』)]
num_round = 10
bst = xgb.train(param, xgtrain, num_round, watchlist)
使用模型**：preds = bst.predict(xgtest)
內建建模方式的優點：1.自定義損失函式 【見下節】
#預估器建模方式（sklearn形態）
#!/usr/bin/python
import warnings
warnings.filterwarnings(
"ignore"
)import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.externals import joblib
# 基本例子，從csv檔案中讀取資料，做二分類
# 用pandas讀入資料
data = pd.read_csv(
'data/pima-indians-diabetes.csv'
)#做資料切分
train,test = train_test_split(data)
#去除特徵x和目標y的部分
feature_columns =
['pregnancies', 'glucose', 'bloodpressure', 'skinthickness', 'insulin', 'bmi', 'diabetespedigreefunction', 'age'
]target_column =
'outcome'
train_x = train[feature_columns].values
train_y = train[target_column].values
test_x = test[feature_columns].values
test_y = test[target_column].values
#初始化模型
xgb_classifier = xgb.xgbclassifier(n_estimators=20,\
max_depth=4, \
learning_rate=0.1, \
subsample=0.7, \
colsample_bytree=0.7)
#擬合模型
xgb_classifier.fit(train_x,train_y)
#使用模型**
preds = xgb_classifier.predict(test_x)
#判斷準確率
print(
'錯誤率未%f' %((preds!=test_y).sum(
)/float(test_y.shape[0]))
)#儲存模型
joblib.dump(xgb_classifier,'data/0003.model'
)
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