XGBoost Python (Nasıl Çalışir: Geliştiriciler İçin Bir Kılavuz)

XGBoost Python'un Özellikleri

XGBoost'u Kurun

Önce, sisteminizde XGBoost paketinin yüklü olup olmadığını kontrol edin. Pip ile bilgisayarınıza kurabilirsiniz:

pip install xgboost

pip install xgboost

Kütüphaneleri İçe Aktar

import xgboost as xgb
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

import xgboost as xgb
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

Veriyi Hazırla

Bu örnekte, Boston konut veri setini kullanacağız:

# Load the Boston housing dataset
boston = load_boston()
# Load data and target values
X = boston.data
y = boston.target
# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Load the Boston housing dataset
boston = load_boston()
# Load data and target values
X = boston.data
y = boston.target
# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

DMatrix'i Oluştur

XGBoost, eğitim için DMatrix adı verilen kendine özgü bir veri yapısını kullanır.

# Create DMatrix for training and testing sets
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

# Create DMatrix for training and testing sets
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

Parametreleri Ayarla

Model parametrelerini yapılandırın. Örnek bir yapılandırma şu şekildedir:

# Set parameters
params = {
    'objective': 'reg:squarederror',  # Objective function for regression
    'max_depth': 4,  # Maximum depth of a tree
    'eta': 0.1,  # Learning rate
    'subsample': 0.8,  # Subsample ratio of the training instances
    'colsample_bytree': 0.8,  # Subsample ratio of columns when constructing each tree
    'seed': 42  # Random seed for reproducibility
}

# Set parameters
params = {
    'objective': 'reg:squarederror',  # Objective function for regression
    'max_depth': 4,  # Maximum depth of a tree
    'eta': 0.1,  # Learning rate
    'subsample': 0.8,  # Subsample ratio of the training instances
    'colsample_bytree': 0.8,  # Subsample ratio of columns when constructing each tree
    'seed': 42  # Random seed for reproducibility
}

Modeli Eğitin

train yöntemini kullanarak bir XGBoost modeli eğitin.

# Number of boosting rounds
num_round = 100
# Train the model
bst = xgb.train(params, dtrain, num_round)

# Number of boosting rounds
num_round = 100
# Train the model
bst = xgb.train(params, dtrain, num_round)

Tahminler Yapın

Şimdi, bu eğitilmiş modeli kullanarak test seti üzerinde tahminler yapın.

# Make predictions
preds = bst.predict(dtest)

# Make predictions
preds = bst.predict(dtest)

Modeli Değerlendirin

Makine öğrenme modelinin performansını uygun bir metrik ölçü ile kontrol edin — örneğin, kök ortalama kare hatası:

# Calculate mean squared error
mse = mean_squared_error(y_test, preds)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

# Calculate mean squared error
mse = mean_squared_error(y_test, preds)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

Modeli Kaydet ve Yükle

Eğitimli modeli bir dosyaya kaydedebilir ve gerektiğinde sonradan yükleyebilirsiniz:

# Save the model
bst.save_model('xgboost_model.json')
# Load the model 
bst_loaded = xgb.Booster()
bst_loaded.load_model('xgboost_model.json')

# Save the model
bst.save_model('xgboost_model.json')
# Load the model 
bst_loaded = xgb.Booster()
bst_loaded.load_model('xgboost_model.json')

IronPDF Nedir?

pip install ironpdf

XGBoost Python'u IronPDF ile Birleştirin

Tüm ilgili kütüphaneleri içe aktarın ve veri setinizi yükleyin. Bizim durumumuzda, Boston konut veri seti kullanacağız:

import xgboost as xgb
import numpy as np
from ironpdf import *     
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Load data
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# Split data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create DMatrix
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

# Set parameters
params = {
    'objective': 'reg:squarederror',
    'max_depth': 4,
    'eta': 0.1,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.8,
    'seed': 42
}

# Train model
num_round = 100
bst = xgb.train(params, dtrain, num_round)

# Make predictions
preds = bst.predict(dtest)
mse = mean_squared_error(y_test, preds)

# Create a PDF document using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Create HTML content
html_content = f"""
<html>
<head>
    <title>XGBoost Model Report</title>
</head>
<body>
    <h1>XGBoost Model Report</h1>
    <p>Mean Squared Error: {mse}</p>
    <h2>Predictions</h2>
    <ul>
        {''.join([f'<li>{pred}</li>' for pred in preds])}
    </ul>
</body>
</html>
"""

pdf = iron_pdf.RenderHtmlAsPdf(html_content)

# Save the PDF document
pdf.SaveAs("XGBoost_Report.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

import xgboost as xgb
import numpy as np
from ironpdf import *     
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Load data
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# Split data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create DMatrix
dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train)
dtest = xgb.DMatrix(X_test, label=y_test)

# Set parameters
params = {
    'objective': 'reg:squarederror',
    'max_depth': 4,
    'eta': 0.1,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.8,
    'seed': 42
}

# Train model
num_round = 100
bst = xgb.train(params, dtrain, num_round)

# Make predictions
preds = bst.predict(dtest)
mse = mean_squared_error(y_test, preds)

# Create a PDF document using IronPDF
iron_pdf = ChromePdfRenderer()

# Create HTML content
html_content = f"""
<html>
<head>
    <title>XGBoost Model Report</title>
</head>
<body>
    <h1>XGBoost Model Report</h1>
    <p>Mean Squared Error: {mse}</p>
    <h2>Predictions</h2>
    <ul>
        {''.join([f'<li>{pred}</li>' for pred in preds])}
    </ul>
</body>
</html>
"""

pdf = iron_pdf.RenderHtmlAsPdf(html_content)

# Save the PDF document
pdf.SaveAs("XGBoost_Report.pdf")
print("PDF document generated successfully.")

Datanızı verimli bir şekilde işlemek için DMatrix sınıfından nesneler oluşturun, ardından amaç fonksiyonu ve hiperparametrelerle ilgili model parametrelerini ayarlayın. XGBoost modelini eğittikten sonra test seti üzerinde tahmin yapın; performansı değerlendirmek için Ortalama Kare Hata veya benzer metrikler kullanabilirsiniz. Daha sonra, IronPDF kullanarak tüm sonuçlarla bir PDF oluşturun.

Tüm sonuçlarınızla bir HTML temsili oluşturun; sonra, bu HTML içeriğini bir PDF belgesine dönüştürmek için IronPDF'nin ChromePdfRenderer sınıfını kullanacaksınız. Son olarak, bu oluşturulan PDF raporunu istediğiniz konuma kaydedebilirsiniz. Bu entegrasyon, makine öğrenme modellerinden elde edilen içgörüleri kapsayan çok kapsamlı, profesyonel raporların otomatik olarak oluşturulmasını sağlayacaktır.