Selecione
sample_id,
(1 / (1 + exp (-sum (previsão)))) como previsão
De árvore_eval
Onde a previsão não é nula – apenas nós foliares têm valores de previsão.De Tree_Eval p
– Se o nó atual for um nó foliar, a seguinte junção irá
– Não devolva linhas e, portanto, age como condição de parada.Union All – não teremos duplicatas, cada nível tem um nó por árvore.Selecione
– Manter Sample_id, Model_name e Booster_ID como índice.Referências:
[1] XGBOOST: Python Tutorial.
