multi:softprob 和multi:softmax参数一样,但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。 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) loglos...
the initial prediction score of all instances, global bias【3】eval_metric [ default according to objective ] 校验数据所需要的评价指标,不同的目标函数将会有缺省的评价指标(rmse for regression, and error for classification, mean average precision for ranking) 用户可以添加多种评价指标,对于Python用户要...
[1] eval-rmse:0.17919 train-rmse:0.177276 eval-error:0.518312 train-error:0.517887 [2] eval-rmse:0.172566 train-rmse:0.171727 eval-error:0.016139 train-error:0.014433 [3] eval-rmse:0.269611 train-rmse:0.271113 eval-error:0.016139 train-error:0.014433 [4] eval-rmse:0.396904 train-rmse:0.398245 e...
1.首先导入包import xgboost as xgb 2.使用以下的函数实现交叉验证训练xgboost。bst_cvl = xgb.cv(xgb_params, dtrain, num_boost_round=50, nfold=3, seed=0, feval=xg_eval_mae, maximize=False, early_sto XGBRegressor参数推荐 参数说明 自定义 评价函数 转载 kekenai 10月前 619阅读 Python xgb...