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8a55d0a
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  1. catboost_info/catboost_training.json +0 -0
  2. catboost_info/learn/events.out.tfevents +0 -0
  3. catboost_info/learn_error.tsv +100 -1000
  4. catboost_info/time_left.tsv +100 -1000
  5. src/Components/model_tranier.py +47 -10
  6. src/utils.py +8 -2
catboost_info/catboost_training.json CHANGED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
catboost_info/learn/events.out.tfevents CHANGED
Binary files a/catboost_info/learn/events.out.tfevents and b/catboost_info/learn/events.out.tfevents differ
 
catboost_info/learn_error.tsv CHANGED
@@ -1,1001 +1,101 @@
1
  iter RMSE
2
- 0 14.60668376
3
- 1 14.22257463
4
- 2 13.86007014
5
- 3 13.48925673
6
- 4 13.14139172
7
- 5 12.83049051
8
- 6 12.54910476
9
- 7 12.30208677
10
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11
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src/Components/model_tranier.py CHANGED
@@ -8,7 +8,7 @@ import os
8
  from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
9
  from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
10
  from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
11
- from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor,AdaBoostRegressor
12
  from sklearn.svm import SVR
13
  from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge,Lasso
14
  from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error
@@ -40,16 +40,53 @@ class Model_trainer:
40
  test_array[:,:-1],
41
  test_array[:,-1]
42
  )
43
- models = {
44
- "Random Forest":RandomForestRegressor(),
45
- "Decision tree" : DecisionTreeRegressor(),
46
- "Linear Regression" : LinearRegression(),
47
- "K-neighbors Classifier": KNeighborsRegressor(),
48
- "XGBClassifier": XGBRegressor(),
49
- "Catboosting Classifier":CatBoostRegressor(),
50
- "AdaBoost Classifer":AdaBoostRegressor()
51
  }
52
- model_report:dict = evaluate_model(X=x_train,Y = y_train,X_test = x_test,Y_test=y_test,Models = models)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
53
 
54
  best_model_score = max(sorted(model_report.values()))
55
 
 
8
  from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
9
  from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
10
  from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
11
+ from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor,AdaBoostRegressor,GradientBoostingRegressor
12
  from sklearn.svm import SVR
13
  from sklearn.linear_model import LinearRegression, Ridge,Lasso
14
  from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error
 
40
  test_array[:,:-1],
41
  test_array[:,-1]
42
  )
43
+ models={
44
+ "Random Forest": RandomForestRegressor(),
45
+ "Decision Tree": DecisionTreeRegressor(),
46
+ "Gradient Boosting": GradientBoostingRegressor(),
47
+ "Linear Regression": LinearRegression(),
48
+ "XGBRegressor": XGBRegressor(),
49
+ "CatBoosting Regressor": CatBoostRegressor(verbose=False),
50
+ "AdaBoost Regressor": AdaBoostRegressor(),
51
  }
52
+ params={
53
+ "Decision Tree": {
54
+ 'criterion':['squared_error', 'friedman_mse', 'absolute_error', 'poisson'],
55
+ # 'splitter':['best','random'],
56
+ # 'max_features':['sqrt','log2'],
57
+ },
58
+ "Random Forest":{
59
+ # 'criterion':['squared_error', 'friedman_mse', 'absolute_error', 'poisson'],
60
+
61
+ # 'max_features':['sqrt','log2',None],
62
+ 'n_estimators': [8,16,32,64,128,256]
63
+ },
64
+ "Gradient Boosting":{
65
+ # 'loss':['squared_error', 'huber', 'absolute_error', 'quantile'],
66
+ 'learning_rate':[.1,.01,.05,.001],
67
+ 'subsample':[0.6,0.7,0.75,0.8,0.85,0.9],
68
+ # 'criterion':['squared_error', 'friedman_mse'],
69
+ # 'max_features':['auto','sqrt','log2'],
70
+ 'n_estimators': [8,16,32,64,128,256]
71
+ },
72
+ "Linear Regression":{},
73
+ "XGBRegressor":{
74
+ 'learning_rate':[.1,.01,.05,.001],
75
+ 'n_estimators': [8,16,32,64,128,256]
76
+ },
77
+ "CatBoosting Regressor":{
78
+ 'depth': [6,8,10],
79
+ 'learning_rate': [0.01, 0.05, 0.1],
80
+ 'iterations': [30, 50, 100]
81
+ },
82
+ "AdaBoost Regressor":{
83
+ 'learning_rate':[.1,.01,0.5,.001],
84
+ # 'loss':['linear','square','exponential'],
85
+ 'n_estimators': [8,16,32,64,128,256]
86
+ }
87
+
88
+ }
89
+ model_report:dict = evaluate_model(X=x_train,Y = y_train,X_test = x_test,Y_test=y_test,Models = models,Param = params)
90
 
91
  best_model_score = max(sorted(model_report.values()))
92
 
src/utils.py CHANGED
@@ -26,12 +26,18 @@ def save_object(file_path , obj):
26
  except Exception as e:
27
  raise CustomException(e,sys)
28
 
29
- def evaluate_model(X,Y,X_test,Y_test,Models):
30
  try:
31
  report = {}
32
  for i in range(len(list(Models))):
33
  model = list(Models.values())[i]
34
- model.fit(X, Y) # Train model
 
 
 
 
 
 
35
 
36
  # Make predictions
37
  y_train_pred = model.predict(X)
 
26
  except Exception as e:
27
  raise CustomException(e,sys)
28
 
29
+ def evaluate_model(X,Y,X_test,Y_test,Models,Param):
30
  try:
31
  report = {}
32
  for i in range(len(list(Models))):
33
  model = list(Models.values())[i]
34
+ para = Param[list(Models.keys())[i]]
35
+
36
+ gs = GridSearchCV(model,para,cv=3)
37
+ gs.fit(X,Y)
38
+
39
+ model.set_params(**gs.best_params_)
40
+ model.fit(X,Y)
41
 
42
  # Make predictions
43
  y_train_pred = model.predict(X)