XGBoost

इस अभ्यास में, आप एक और boosting तकनीक का अभ्यास करेंगे। मशीन लर्निंग की नई क्वीन कही जाने वाली XGBoost एक optimized, distributed gradient boosting पैकेज है जो "दुनिया पर छा रही है!" इसलिए, मशीन लर्निंग इंटरव्यू में इस पर सवाल पूछे जाना काफ़ी संभव है, या कम से कम, अपने उत्तरों में इसका ज़िक्र करना आपके लिए फ़ायदेमंद होगा ताकि आप cutting-edge और बहुत सटीक एल्गोरिदम का ज्ञान दिखा सकें।

आर्ग्युमेंट learning_rate=0.1 यह निर्दिष्ट करता है कि global minimum खोजते समय हर iteration में कदम का आकार कितना होगा, और max_depth निर्णय वृक्षों (decision trees) की गहराई नियंत्रित करता है, यहाँ 3।

सभी आवश्यक पैकेज आपके लिए इम्पोर्ट कर दिए गए हैं: pandas as pd, train_test_split sklearn.model_selection से, accuracy_score sklearn.linear_model से, LogisticRegression sklearn.linear_model से, BaggingClassifier और AdaBoostClassifier sklearn.ensemble से, और XGBClassifier xgboost से।

loan_data DataFrame पहले से X_train, X_test, y_train और y_test में विभाजित है।