dtrain=xgb.DMatrix(X_train,label=y_train)dvalid=xgb.DMatrix(X_valid,label=y_valid)# 定义模型参数 params={'objective':'reg:squarederror','eval_metric':'rmse','eta':0.1,'max_depth':5,'subsample':0.8,'colsample_bytree':0.8}# 定义 Early Stopping 参数 early_stopping_rounds=10# 训练模型...
learning_rate:表示学习率,用于减少梯度的级别; eval_metric:表示用于过度拟合检测和最佳模型选择的度量标准; depth:表示树的深度; subsample:表示数据行的采样率,不能在贝叶斯增强类型设置中使用; l2_leaf_reg:表示成本函数的L2规则化项的系数; random_strength:表示在选择树结构时用于对拆分评分的随机量,使用此参数...
xgb_model<-xgb.train(params=params,data=dtrain,nrounds=cv$best_iteration,watchlist=list(train=dtrain,test=dtest),eval_metric="rmse") # 训练XGBoost模型 xgb_model<-xgb.train(params=params,data=dtrain,nrounds=cv$best_iteration,watchlist=list(train=dtrain,test=dtest),eval_metric="rmse")# ...
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)又叫极度梯度提升树,是一种基于决策树的集成机器学习算法,使用梯度上升框架,适用于分类和回归问题。 XGBoost实现的是一种通用的Tree Boosting算法,此算法的一个代表为梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT),其原理是首先使用训练集和样本真值训练一棵树(指CART回归树,...
下面就是设置下xgboost的参数,注意生存分析objective = "survival:cox",以及eval_metric = "cox-nloglik"。 数据格式要设置为xgboost的专用格式,生存分析要注意因变量的设置。直接用Surv是不行的,xgboost中会把生存时间为负值的当做是删失,所以我们设置y时要如下设置: ...
其他参数:n_estimators、objective、eval_metric 等 5. XGBoost 的应用 分类问题:图像分类、垃圾邮件识别、文本分类等 回归问题:房价预测、股票预测、气候预测等 结构化数据:预测客户流失、推荐系统等 非结构化数据:自然语言处理、计算机视觉等 6. XGBoost 的优缺点 ...
model.fit(X_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_metric="error") 1. 2. 上面就是XGBoost的大致使用过程,下面主要对模型中的参数进行说明。 XGBoost框架下的参数 由于XGBoost原生库与sklearn库的参数在名字上有一定的差异,既然有sklearn风格的接口,为了与其他算法保持一致,这里主要对sklearn风格的参...
'eval_metric': 'auc', 'verbose_eval': True, 'seed': random_state } # 创建贝叶斯优化实例 # 并设定参数搜索范围 xgbBO = BayesianOptimization(xgb_evaluate, {'min_child_weight': (1, 20), 'colsample_bytree': (0.1, 1), 'max_depth': (5, 15), ...
disable_default_eval_metric [默认=``false''] 标记以禁用默认指标。设置为1或true禁用。 num_pbuffer [由XGBoost自动设置,无需由用户设置] 预测缓冲区的大小,通常设置为训练实例数。缓冲区用于保存上一个增强步骤的预测结果。 num_feature [由XGBoost自动设置,无需由用户设置] ...
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。排序问题的默认值是 mean average precision。典型值有: rmse 均方根误差 mae 平均绝对误差 logloss 负对数似然函数值 error 二分类错误率(阈值为5),它计算的是:预测错误的样本数/所...