1.objective [default=reg:linear]:定义最小化损失函数类型,常用参数: binary:logistic –logistic regression for binary classification, returns predicted probability (not class) multi:softmax –multiclass classification using the softmax objective, returns predicted class (not probabilities) you also need to...
1、objective[默认reg:linear] ,这个参数定义需要被最小化的损失函数。最常用的参数有: reg:linear:线性回归 reg:logistic:逻辑回归 binary:logistic 二分类的逻辑回归,返回预测的概率 binary:logitraw:二分类逻辑回归,输出是logit变换前的值逻辑 multi:softmax:多分类问题,需要设置num_class(分类的个数) multi:softp...
1.objective [default=reg:linear] 这个主要是指定学习目标的:而分类,还是多分类or回归 “reg:linear” –linear regression:回归 “binary:logistic”:二分类 “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...
目标参数用来控制理想的优化目标和每一步输出结果的度量方法。 1、objective(默认reg:linear),代表学习任务需要最小化的损失函数,可选的目标函数有: “reg:linear” :线性回归。 “reg:logistic” :逻辑回归。 “binary:logistic” :二分类的逻辑回归问题,输出为概率。 “binary:logitraw” :二分类的逻辑回归问题,...
可以看到objective='reg:linear'代表线性回归。 1、XGBoost回归案例 其中一个简单模型拟合案例: 代码语言:javascript 复制 from sklearn.metricsimportconfusion_matrix,mean_squared_errorimportxgboostasxgb gbm=xgb.XGBRegressor().fit(data.ix[:,25:],data['y'])predictions=gbm.predict(data.ix[:,25:])actuals...
1、objective[默认reg:linear] 这个参数定义需要被最小化的损失函数。最常用的值有: binary:logistic 二分类的逻辑回归,返回预测的概率(不是类别)。 multi:softmax 使用softmax的多分类器,返回预测的类别(不是概率)。 在这种情况下,你还需要多设一个参数:num_class(类别数目)。 multi:softprob 和multi:softmax...
objective [ default=reg:linear ] 定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下: “reg:linear” –线性回归。 “reg:logistic” –逻辑回归。 “binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题,输出为概率。 “binary:logitraw”–二分类的逻辑回归问题,输出的结果为wTx。
1、objective[默认reg:linear]这个参数定义需要被最小化的损失函数。常用的值有：· reg:linear：线性回归 · reg:logistic：逻辑回归 · binary:logistic 二分类的逻辑回归，返回预测的概率 · binary:logitraw：二分类逻辑回归，输出是逻辑为0/1的前一步的分数 · multi:softmax：用于Xgboost 做多分类问题，需要...
objective[默认reg:linear] 指定任务类型 ‘reg:linear’: 线性回归模型。它的模型输出是连续值 ‘reg:logistic’: 逻辑回归模型。它的模型输出是连续值,位于区间[0,1] 。 ‘binary:logistic’:二分类的逻辑回归模型,它的模型输出是连续值,位于区间[0,1] ,表示取正负类别的概率。它和’reg:logistic’ 几乎完全...
1、objective[默认reg:linear] 这个参数定义需要被最小化的损失函数。最常用的值有: binary:logistic 二分类的逻辑回归,返回预测的概率(不是类别)。 multi:softmax 使用softmax的多分类器,返回预测的类别(不是概率)。 在这种情况下,你还需要多设一个参数:num_class(类别数目)。