PythonでXGBoost - Qiita

公式 pandas型で説明変数/被説明変数、学習/テスト、データを用意する。 x_train, y_train x_valid, y_valid モデルを作成して予測値を計算する。 import pandas as pd import xgboost as xgb dtrain = xgb.DMatrix(x_train,y_train) dvalid = xgb.DMatrix(x_valid,y_valid) params = { "objective" : "reg:squarederror", "eval_metric" : "rmse" } model = xgb.train( params = params, dtrain = dtrain, evals = [(dtrain, "train"), (dvalid, "valid")], num_boost_round = 10