7)nrounds,模型中顺序构建的树的数量 8)eval_metric,我们将使用的残差误差/损失函数的类型。对于多类分类,这将是错误分类的案例比例(由XGBoost调用merror)或对数损失(由XGBoost调用mlogloss) 备注:XGBoost只喜欢使用数值型预测变量 1.加载和研究zoo数据集 1.1 加载数据和观察数据 library(tidyve
2、base_score(默认0.5),所有样本的初始预测值,一般不需要设置。 3、eval_metric(默认值取决于前面objective参数的取值),代表模型校验数据所需要的评价指标,不同的目标函数对应不同的默认评价指标(rmse for regression, and error for classification, mean average precision for ranking),用户也可以自己添加多种评价...
eval_metric[根据目标默认] 验证数据的评估指标,将根据目标分配默认指标(回归均方根,分类误差,排名的平均平均精度) 用户可以添加多个评估指标。Python用户:记住将指标作为参数对的列表而不是映射进行传递,以使后者eval_metric不会覆盖前一个 下面列出了这些选择: rmse:均方根误差 rmsle:均方根对数误差:1N[log(pred+...
“multi:softmax” :多分类,这个需要指定类别个数 2.eval_metric [default according to objective] *评估方法,主要用来验证数据,根据一个学习目标会默认分配一个评估指标 “rmse”:均方根误差(回归任务) “error”:分类任务 “map”:Mean average precision(平均准确率,排名任务) 等等 3.seed [default=0] 随机...
model.fit(X_train,y_train,eval_metric='logloss',eval_set=evalset) 一旦模型适合,我们就可以将其性能评估为测试数据集上的分类准确性。 # evaluate performance yhat=model.predict(X_test) score=accuracy_score(y_test,yhat) print('Accuracy: %.3f'%sco...
3.2 eval_metric 参数默认值会随着3.1参数的取值变化而变化,如果是回归问题,默认值是rmse,如果是分类问题,默认值是mae。 典型取值如下: rmse(均方根误差) mae(平均绝对误差) logloss(负对数似然函数值) error(二分类误差,阈值0.5) merror(多分类错误率) ...
'eval_metric':'auc' } plst = params.items() # evallist = [(dtest, 'eval'), (dtrain, 'train')] # 指定验证集 4. 训练 # 2.训练 num_round = 10 bst = xgb.train( plst, dtrain, num_round) #bst = xgb.train( plst, dtrain, num_round, evallist ) ...
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 mlogloss...
params_dict['eval_metric'] ='auc' params_dict['silent'] = 1 params_dict['nthread'] = 2 params_dict['scale_pos_weight'] = 1#不平衡样本时设定为正值可以使算法更快收敛。 params_dict['seed'] = 0 #=== #三,训练模型 #===
bst.fit(X_train_part, y_train_part, eval_metric=["error", "logloss"], eval_set=eval_set, verbose=True) preds = bst.predict(X_test) predictions = [round(value) for value in preds] test_accuracy = accuracy_score(y_test, predictions) ...