[LEADERG APP] XGBoost Classification

【簡介】

 

使用 XGBoost Classification 進行資料的分類。

 

LEADERG APP-XGBoost-Classification.png

 

 

【介面的功能及說明】

  • 資料集選單

下拉式選單顯示可以分析的資料集。

 

選擇資料集.png

 

  • 開啟資料集的資料夾位置

可以快速編輯與新增資料集。

 

開啟資料集檔案位置.png

 

  • 說明文件和教學影片

開啟官方網頁,查看說明文件和教學影片。

 

文件和教學影片.png

 

  • 程式流程

設定各個流程的參數,並且依照流程的順序執行。

 

程式流程區.png

 

【操作步驟及說明】

 

1. 選擇資料集

從下拉式選單中,選擇想要分析的資料集。

資料集介紹:

  • titanic

鐵達尼號生存預測。

資料集準備:

  • 訓練資料集

檔名:train_input.csv

檔案內容:

  • 第一行為資料索引(Index),或是時序性資料的時間日期(date),這行在分析時會自動忽略。
  • 前 N 行為輸入,最後一行為輸出(預測)。
  • 以下圖為例,1 代表資料索引或時間日期,2 代表輸入,3 代表輸出。

 

資料準備.png

 

  • 測試資料集

檔名:inference_input.csv

檔案內容:同訓練資料集。

 

2. 在流程區 1. Train 中,編輯訓練參數,並且按下 Run 執行訓練

參數設定:

  • Estimator

gradient boosted trees 的數量 (預設為1000)。

執行結果:

  • 訓練的模型針對訓練數據集 (train_input.csv) 的預測準確度

模型對訓練資料的準確度.png

  • 輸出預測值 (train_output.csv)

開啟 train_output.csv 檔案後,最後一行為訓練的模型針對訓練數據集 (train_input.csv) 的預測值。

 

模型對訓練資料的預測值.png

 

 

3. 在流程區 2. Inference 中,按下 Run 執行推論

執行結果:

  • 訓練的模型針對測試數據集 (inference_input.csv) 的預測準確度。

 

模型對測試資料的準確度.png

 

  • 輸出預測值 (inference_output.csv)

開啟 inference _output.csv 檔案後,最後一行為訓練的模型針對測試數據集 (inference _input.csv) 的預測值。

 

模型對測試資料的預測值.png


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