例如,我们可以在训练 XGBoost 模型时报告独立测试集 (eval_set)上的二进制分类错误率 (“ error ”) ,如下所示: eval_set=[(X_test,y_test)]model.fit(X_train,y_train,eval_metric="error",eval_set=eval_set,verbose=True) XGBoost 支持一套评估指标,不仅限于: “
2.我们可以设置xgboost中eval_set,eval_metric,early_stopping_rounds参数,来减轻过度拟合。如果因数据原因,完全消除过度拟合是不可能的。 3.采用其他集成树算法进一步减轻过度拟合,例如对称树算法catboost。对称树算法catboost有天然对抗过度拟合优点,之后我会安排时间讲解catboost算法。 接下来我将描述如何在 Python 中使用...
reg=xgb.XGBRegressor(base_score=mean,n_estimators=1000,early_stopping_rounds=1000,objective='reg:squarederror',max_depth=3,learning_rate=0.1)reg.fit(X_train,y_train,eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)],verbose=100) [0] v...
importxgboostasxgb# 定义参数params={'max_depth':3,'eta':0.1,'objective':'binary:logistic','eval_metric':'logloss'}# 创建DMatrixdtrain=xgb.DMatrix(X_train,label=y_train)dtest=xgb.DMatrix(X_test,label=y_test)# 训练模型bst=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=10)# 模型预测preds=bst...
2、eval_metric[默认值取决于objective参数的取值] 对于有效数据的度量方法。 对于回归问题,默认值是rmse,对于分类问题,默认值是error。 典型值有: rmse 均方根误差(∑Ni=1?2N???√) mae 平均绝对误差(∑Ni=1|?|N) logloss 负对数似然函数值 error 二分类错误率(阈值为0.5) merror 多分类错误率...
evalset=[(X_train,y_train),(X_test,y_test)] 我们可能要评估许多指标,尽管考虑到这是分类任务,但我们将评估模型的对数损失(交叉熵),这是最小化的得分(值越低越好)。 这可以通过在调用fit()时指定“ evalmetric”参数并为其提供指标名称来实现,我们将评...
XGBoost指南 - Boosted Trees简介 来自XGBoost作者的话[视频] 2. XGBoost参数 XGBoost作者将整体参数分为3类: 一般参数:指导整体功能 助推器参数:在每个步骤指导个体助推器(树/回归) 学习任务参数:指导执行的优化 我将在这里对GBM进行类比,并强烈建议阅读本文以从基础知识中学习。
importxgboostasxgb# 设置参数params={'max_depth':3,# 树的最大深度'eta':0.3,# 学习率'objective':'binary:logistic',# 二分类任务'eval_metric':'logloss',# 评估指标'seed':42# 随机种子}# 训练模型model=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=100) ...
这些参数用来控制XGBoost的宏观功能。 1、booster[默认gbtree] 选择每次迭代的模型,有两种选择: gbtree:基于树的模型 gbliner:线性模型 2、silent[默认0] 当这个参数值为1时,静默模式开启,不会输出任何信息。 一般这个参数就保持默认的0,因为这样能帮我们更好地理解模型。
xgboost借助OpenMP,能自动利用单机CPU的多核进行并行计算Mac上的Clang对OpenMP的支持较差,所以默认情况下只能单核运行 xgboost自定义了一个数据矩阵类DMatrix,会在训练开始时进行一遍预处理,从而提高之后每次迭代的效率 它类似于梯度上升框架,但是更加高效。它兼具线性模型求解器和树学习算法。因此,它快速的秘诀在于算法在...