ML之回归预测：利用6个单独+2个集成模型(LassoR、KernelRidgeR、ElasticNetR、GBR、XGBR、LGBMR，Avg、Stacking)对自动驾驶数据集【5+1】进行回归预测
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利用6个单独+2个集成模型(LassoR、KernelRidgeR、ElasticNetR、GBR、XGBR、LGBMR，Avg、Stacking)对自动驾驶数据集【5+1】进行回归预测
输出结果
A号
B号
C号
D号
E号
实现代码
利用6个单独+2个集成模型(LassoR、KernelRidgeR、ElasticNetR、GBR、XGBR、LGBMR，Avg、Stacking)对自动驾驶数据集【5+1】进行回归预测
输出结果
A号
采用A号当前执行文件： A数据集维度： (976, 6)LassoR 5f-CV: 0.4462 (0.0563)LassoR02 5f-CV: 0.5456 (0.0715)LassoR02，train数据集 0.5526179336472097LassoR02，test数据集 0.6732089198088576-------------------------------------KernelRidgeR 5f-CV: 0.6642 (0.0730)KernelRidgeR，train数据集 0.6805860822980461KernelRidgeR，test数据集 0.7405846022727811-------------------------------------ElasticNetR 5f-CV: 0.4462 (0.0569)ElasticNetR02 5f-CV: 0.5456 (0.0715)ElasticNetR02，train数据集 0.5526178479012465ElasticNetR02，test数据集 0.6731992550553381ElasticNetR02，新数据test数据集 -0.3208470395653842-------------------------------------GBR 5f-CV: 0.7282 (0.0836)GBR，train数据集 0.8345981026354394GBR，test数据集 0.8836426919685801GBR，新数据test数据集 0.5423980510823256-------------------------------------XGBR 5f-CV: 0.5968 (0.1598)XGBR，train数据集 0.9498792703466663XGBR，test数据集 0.5294274976732699-------------------------------------LGBMR 5f-CV: 0.6800 (0.0813)LGBMR，train数据集 0.752736654063432LGBMR，test数据集 0.8351338223270363LGBMR，新数据test数据集 0.13807006975794722-------------------------------------AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.6125 (0.0745)Avg_models，train数据集 0.6522572454986824Avg_models，test数据集 0.7573889394793365Avg_models，新数据test数据集 0.28916724655645554-------------------------------------StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.7343 (0.0869)stacked_averaged_model，train数据集 0.8151478562063295stacked_averaged_model，test数据集 0.88386196685559stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.5691878150702203采用datetime方法，run time： 0:01:01.575381
B号
B号当前执行文件： B数据集维度： (976, 6)LassoR 5f-CV: 0.8682 (0.0181)LassoR02 5f-CV: 0.9002 (0.0174)LassoR02，train数据集 0.9044985042907371LassoR02，test数据集 0.8673000279695428-------------------------------------KernelRidgeR 5f-CV: 0.9258 (0.0078)KernelRidgeR，train数据集 0.9315871006958186KernelRidgeR，test数据集 0.8942765729762692-------------------------------------ElasticNetR 5f-CV: 0.8347 (0.0172)ElasticNetR02 5f-CV: 0.9002 (0.0174)ElasticNetR02，train数据集 0.9044982115579915ElasticNetR02，test数据集 0.8672996184647543ElasticNetR02，新数据test数据集 0.8674386633384231-------------------------------------GBR 5f-CV: 0.9401 (0.0107)GBR，train数据集 0.9755252565420509GBR，test数据集 0.8996646737870632GBR，新数据test数据集 0.9427855469298937-------------------------------------XGBR 5f-CV: 0.9101 (0.0097)XGBR，train数据集 0.9897386330527567XGBR，test数据集 0.8868620964266498-------------------------------------LGBMR 5f-CV: 0.9273 (0.0098)LGBMR，train数据集 0.945565822230994LGBMR，test数据集 0.9016106378522288LGBMR，新数据test数据集 0.912239659510246-------------------------------------AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.9055 (0.0121)Avg_models，train数据集 0.9212338840029927Avg_models，test数据集 0.863624230603216Avg_models，新数据test数据集 0.8975084453268236-------------------------------------StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.9311 (0.0075)stacked_averaged_model，train数据集 0.959907526302stacked_averaged_model，test数据集 0.889341316554694stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.9325797993358927采用datetime方法，run time： 0:01:02.191890
C号
C号当前执行文件： C 数据集维度： (992, 6)LassoR 5f-CV: 0.9162 (0.0212)LassoR02 5f-CV: 0.9394 (0.0170)LassoR02，train数据集 0.9421471737329558LassoR02，test数据集 0.9487974269403479-------------------------------------KernelRidgeR 5f-CV: 0.9493 (0.0162)KernelRidgeR，train数据集 0.9540306526082301KernelRidgeR，test数据集 0.9596055911175015-------------------------------------ElasticNetR 5f-CV: 0.8827 (0.0224)ElasticNetR02 5f-CV: 0.9394 (0.0170)ElasticNetR02，train数据集 0.9421469155702737ElasticNetR02，test数据集 0.948805353495871ElasticNetR02，新数据test数据集 0.8962208077263352-------------------------------------GBR 5f-CV: 0.9522 (0.0178)GBR，train数据集 0.9812404272642893GBR，test数据集 0.9628921396241023GBR，新数据test数据集 0.9286964893022183-------------------------------------XGBR 5f-CV: 0.9415 (0.0138)XGBR，train数据集 0.9935321998599262XGBR，test数据集 0.9428326454095193-------------------------------------LGBMR 5f-CV: 0.9490 (0.0138)LGBMR，train数据集 0.9631366427757451LGBMR，test数据集 0.9541622027766108LGBMR，新数据test数据集 0.9235228606241966-------------------------------------AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.9345 (0.0177)Avg_models，train数据集 0.9460855063551356Avg_models，test数据集 0.9457779219867603Avg_models，新数据test数据集 0.8446597495667174-------------------------------------StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.9460 (0.0164)stacked_averaged_model，train数据集 0.9599739253607553stacked_averaged_model，test数据集 0.9557181998955516stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.8723757365944271采用datetime方法，run time： 0:01:08.054631
D号
D号当前执行文件： D 数据集维度： (976, 6)LassoR 5f-CV: 0.9282 (0.0068)LassoR02 5f-CV: 0.9461 (0.0061)LassoR02，train数据集 0.9471148715997768LassoR02，test数据集 0.9429608871646722-------------------------------------KernelRidgeR 5f-CV: 0.9565 (0.0074)KernelRidgeR，train数据集 0.9598698223204599KernelRidgeR，test数据集 0.9591428004019469-------------------------------------ElasticNetR 5f-CV: 0.8893 (0.0113)ElasticNetR02 5f-CV: 0.9461 (0.0061)ElasticNetR02，train数据集 0.9471145971130267ElasticNetR02，test数据集 0.9429656516481226ElasticNetR02，新数据test数据集 0.8777321831171115-------------------------------------GBR 5f-CV: 0.9663 (0.0075)GBR，train数据集 0.9918880970087767GBR，test数据集 0.9658277751143205GBR，新数据test数据集 0.9352642469253626-------------------------------------XGBR 5f-CV: 0.9604 (0.0086)XGBR，train数据集 0.9944473922887758XGBR，test数据集 0.955746276336988-------------------------------------LGBMR 5f-CV: 0.9553 (0.0100)LGBMR，train数据集 0.9702793029760722LGBMR，test数据集 0.9650928908111341LGBMR，新数据test数据集 0.9020016455510226-------------------------------------AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.9456 (0.0074)Avg_models，train数据集 0.9562357762096392Avg_models，test数据集 0.9508352738032931Avg_models，新数据test数据集 0.8901985855607647-------------------------------------StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.9620 (0.0063)stacked_averaged_model，train数据集 0.9799219877896265stacked_averaged_model，test数据集 0.9649203326842157stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.9204436346295952采用datetime方法，run time： 0:01:02.149102
E号
E号当前执行文件： E数据集维度： (981, 6)LassoR 5f-CV: 0.9284 (0.0107)LassoR02 5f-CV: 0.9640 (0.0083)LassoR02，train数据集 0.9658976879702919LassoR02，test数据集 0.9746237435933648-------------------------------------KernelRidgeR 5f-CV: 0.9720 (0.0076)KernelRidgeR，train数据集 0.976488382261757KernelRidgeR，test数据集 0.9829086884762668-------------------------------------ElasticNetR 5f-CV: 0.8831 (0.0137)ElasticNetR02 5f-CV: 0.9640 (0.0083)ElasticNetR02，train数据集 0.9658973583247863ElasticNetR02，test数据集 0.9746148277482753ElasticNetR02，新数据test数据集 0.8972363606065893-------------------------------------GBR 5f-CV: 0.9800 (0.0050)GBR，train数据集 0.9949604446786614GBR，test数据集 0.9851938616003065GBR，新数据test数据集 0.9414241262215136-------------------------------------XGBR 5f-CV: 0.9760 (0.0053)XGBR，train数据集 0.996190501087066XGBR，test数据集 0.9817664166540716-------------------------------------LGBMR 5f-CV: 0.9710 (0.0053)LGBMR，train数据集 0.9797176065207025LGBMR，test数据集 0.9809832229901967LGBMR，新数据test数据集 0.919767401386678-------------------------------------AverageModels：LassoR,ElasticNetR,GBR,对基模型进行集成之后的得分：0.9502 (0.0089)Avg_models，train数据集 0.9580133569841862Avg_models，test数据集 0.9571445156072284Avg_models，新数据test数据集 0.9199032589012549-------------------------------------StackingAverageModels：对基模型进行集成之后的得分：0.9707 (0.0076)stacked_averaged_model，train数据集 0.9830711403871105stacked_averaged_model，test数据集 0.9788245785417383stacked_averaged_model，新数据test数据集 0.9568397587253009采用datetime方法，run time： 0:01:03.587847
实现代码
更新……
ML之回归预测：利用6个单独+2个集成模型(LassoR KernelRidgeR ElasticNetR GBR XGBR LGBMR Avg Stacking)对自动驾驶数据集【5+1】回归预测
