xgboost: predict 和 predict_proba 分类器正确率计算的讨论_xgboost predict_proba

sklearn接口的xgboost 分类器：

xgboost.XGBClaaifier()

xgboost.fit(x,y)

1. xgboost.predict(test_x)  

2. xgboost.predict_proba(test_x)

3. xgboost.score(test_x,y)

讨论：

结果1“可能”不准，因为predict默认采用0.5做阈值；另外，score也是利用0.5做阈值计算的分数。

而如果根据predict_proba，我们分析不同阈值下的正确率分数，会发现在某些阈值下，正确率分数会更高。

非sklearn接口的xgboost分类器：

xgboost.train()

xgboost.predict() 只会输出概率或sigmoid转换前的贡献度model_a.predict(pred_contribs= True)，需要人工指定阈值，才能做分类。