用XGBoost分类器创建ML模型后，我想计算Churn（模型的输出）得分。
X1 X2 CHURN
12 3 0
3 45 0
21 7 1
77 43 1
例如：假设逻辑回归将某事物的概率P（e）> = 0.5归类为1，而如果P（e）<0.5则归类为0。
处理某些输入数据模型后，如果P（e）= 0.6（分数），则将P（e）= 0.6（分数）分类为1，将其分类为1，将其分类为0。现在，我想查找XGBoost的每个1和0的得分。我尝试了很多事情，但没有得到任何答案。
最佳答案
我们必须硬编码itkdfjsldksld wldf wlkjf wdf lwkefw ef we; flk w; ek; wlke; lwkef; l weflw; elkfw; lkf; wlk; wlkef; lwkef; l wkef; lk w
jfiowj eroj ejrnoej2pj jkjfs [jqdn kdfn; kejnrg [iow lnwwn wpjefwfksn; kjen wnefl wnbefip wr; j kjwbvi [uwekeo fgh [ejngiepquhg qnp iweuhfbv aisupj a; jfniweurghkscnvawihrtwef
关于python-3.x - 使用Python计算客户流失分数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59917963/