Python Код LGBMRegressor и XGBRegressor дает всегда одни и те же результаты прогнозирования для всего набора данных - PullRequest
Новая
       91

Python Код LGBMRegressor и XGBRegressor дает всегда одни и те же результаты прогнозирования для всего набора данных

0 голосов
/ 24 апреля 2020

Я моделировал раствор с температурой и примесью, но LGBMRegressor и XGBoost дают одинаковые прогнозы для каждого набора данных. я уже использовал другие методы ML, такие как RandomForestRegressor, MLPRegressor, CatBoostRegressor, регрессия гребня, но только MLPRegressor и гребень дают ощутимые результаты. Кроме того, LightGBM и XGBoost имеют наименьшее среднеквадратичное значение для моих данных. как я могу решить эту проблему? 

# LightGBM Regression
lgbm=LGBMRegressor()

# Fitting models on Training data 
lgbm_model=lgbm.fit(X_train, y_train)

# Making predictions on new data 
lgbm_y_pred = lgbm_model.predict(X_New)

# XGBoost Regression
xgb=XGBRegressor()

# Fitting models on Training data 
xgb_model=xgb.fit(X_train, y_train)

# Making predictions on new data 
xgb_y_pred = xgb_model.predict(X_New)
...