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XGBoost使用key-value字典的方式存储参数：params = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax',
先去掉些不要的列。（2）Attrition：员工是否已经离职，数量和部门的关系。薪酬水平与离职率的叠加条形图。注意，对象为object类型，会导致后面运行出错，发现，改变样本和测试集比例会影响分数，——————得到结果。refer灵感:https://www.colabug.com/4055159.htmlone-hot编码——：https://blog.csdn.net/lujiandong1/
离散特征的编码分为两种情况：1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码>importpandasaspddf=pd.DataFrame([['gree
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