简介
XGBoost 是一个高效的机器学习库，它被广泛应用于数据科学和机器学习领域。使用 xgboost 可以快速有效地进行模型训练和预测。
npm 包 xgboost 是 XGBoost 的 JavaScript 版本，它使得前端工程师可以在浏览器或 Node.js 中使用 XGBoost。在本篇文章中，将介绍如何使用 npm 包 xgboost 进行机器学习。
安装与引入
安装 xgboost：
npm install xgboost
引入 xgboost：
const XGBoost = require('xgboost');使用 XGBoost 进行分类
假设我们有一个数据集，其中包含两个列：一个列是数值型数据，一个列是二元分类数据（0 或 1），我们想要使用 XGBoost 进行分类。
首先，我们需要定义我们的模型。我们可以使用 xgboost.Matrix 类将我们的数据转换为 DMatrix 类型，然后使用 XGBoost.train 方法进行训练：
-- -------------------- ---- ------- ----- ---- - - ----- --- ----- --- ----- --- ----- --- ----- -- -- ----- ------ - --- -- -- -- --- ----- ------ - --------------------------------- ----- ------ - - ---- ---- ---------- -- ---------- ----------------- -- ----- ----- - --------------------- ------- --------
其中，params 是模型的参数，objective 指定我们使用的是二元分类，max_depth 指定树的最大深度为 3，eta 是学习率。
现在，我们已经训练好了模型，我们可以使用 model.predict 方法来进行预测：
-- -------------------- ---- ------- ----- ------------- - - ------ --- ------ --- ------ --- ------ --- ------ -- -- ----- ---------------- - ------------------------------------------ ----- --------------- - --------------------------------
predictedLabels 将包含预测结果数组。
使用 XGBoost 进行回归
假设我们有一个数据集，其中包含两个列：一个列是浮点型数据，一个列是整数型数据，我们想要使用 XGBoost 进行回归。
和上面的例子类似，我们需要先将数据转换为 xgboost.Matrix 类型，然后使用 XGBoost.train 方法进行训练：
-- -------------------- ---- ------- ----- ---- - - ----- --- ----- --- ----- --- ----- --- ----- -- -- ----- ------ - ----- ---- ---- ---- ----- ----- ------ - --------------------------------- ----- ------ - - ---- ---- ---------- ------------ -- ----- ----- - --------------------- ------- --------
params 的 objective 为 'reg:linear'，表示我们使用 XGBoost 进行线性回归。
现在，我们已经训练好了模型，我们可以使用 model.predict 方法来进行预测：
-- -------------------- ---- ------- ----- ------------- - - ------ --- ------ --- ------ --- ------ --- ------ -- -- ----- ---------------- - ------------------------------------------ ----- --------------- - --------------------------------
predictedLabels 将包含预测结果数组。
总结
在本篇文章中，我们介绍了如何使用 npm 包 xgboost 进行机器学习分类和回归。通过本文的学习，读者可以了解如何使用 XGBoost 来使用机器学习算法从数据中学习，并得到预测结果。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/6005664381e8991b448e252c