multi:softprob– 如同softmax,但是输出结果为ndata*nclass的向量,其中的值是每个数据分为每个类的概率。 eval_metric [缺省值=通过目标函数选择] rmse: 均方根误差 mae: 平均绝对值误差 logloss: negative log-likelihood error: 二分类错误率。其值通过错误分类数目与全部分类数目比值得到。对于预测,预测值大于0....
用户可以添加多种评价指标,对于Python用户要以list传递参数对给程序,而不是map参数,list参数不会覆盖’eval_metric’ 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 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0.5) merror...
"""xgb=XGBClassifier()eval_set=[(x_test,y_test)]xgb.fit(x_train,y_train,early_stopping_rounds=10,eval_metric="logloss",eval_set=eval_set,verbose=True)y_predict=xgb.predict(x_test)accuracy=accuracy_score(y_test,y_predict)print("准确率:%.2f%%"%(accuracy*100))if__name__=="__main...
eval_metric 【根据目标默认】 校验数据所需的评价指标,不同的目标函数有不同的默认评价指标。 用户可以添加多种评价指标,对于python 要以list 传递 参数。而不是 map参数,list参数不会覆盖"eval_metric" list 选择: rmse 均方根误差 logloss log损失 error 二分类错误率,它被计算为#(错误情况)/#(所有情况)。
配置Early Stopping 参数:设置 Early Stopping 相关的参数,主要包括early_stopping_rounds和eval_metric。early_stopping_rounds表示在验证集上连续多少轮(boosting rounds)性能没有提升时停止训练。eval_metric是用来评估模型性能的指标,例如,可以选择使用 'logloss' 作为评估指标。
eval_metric [缺省值=通过目标函数选择] rmse: 均方根误差 mae: 平均绝对值误差 logloss: negative log-likelihood error: 二分类错误率。其值通过错误分类数目与全部分类数目比值得到。对于预测,预测值大于0.5被认为是正类,其它归为负类。 error@t: 不同的划分阈值可以通过 ‘t’进行设置 ...
eval_metric = "logloss", max_depth = "2", eta = "0.1", validate_parameters = "TRUE"xgb.attributes: nitercallbacks: cb.print.evaluation(period = print_every_n) cb.evaluation.log()# of features: 126niter: 100nfeatures : 126evaluation_log: iter train_logloss 1 0.61487283 2 0.55012957-...
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) ...
只要DMatrix()函数里设置了weight参数,打印出来的metric都是在加了权重的数据集上计算出来的。先放个代码,放个打印出来的logloss和auc康康: params = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'metric':['auc','logloss'], 'eval_metric':['auc','logloss'], ...
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...