(1)objective [default=reg:squarederror ] 定义学习任务及相应的学习目标 可选的目标函数如下: reg:squarederror:带有平方损失的回归。 reg:squaredlogerror:带有平方log损失的回归。所有输入标签必须大于-1。此外,参见metric rmsle,以了解此目标可能存在的问题。 reg:logistic: 逻辑回归。 binary:logistic: 二分类的...
1. objective [default: reg:squarederror(均方误差)] a:目标函数的选择,默认为均方误差损失,当然还有很多其他的,这里列举几个主要的 b: reg:squarederror 均方误差 c: reg:logistic 对数几率损失,参考对数几率回归(逻辑回归) d: binary:logistic 二分类对数几率回归,输出概率值e: binary:hinge 二分类合页损失,此...
objective[默认= reg:squarederror] reg:squarederror:损失平方回归。 reg:squaredlogerror:对数损失平方回归12[log(pred+1)−log(label+1)]212[log(pred+1)−log(label+1)]2。所有输入标签都必须大于-1。另外,请参阅指标rmsle以了解此目标可能存在的问题。 reg:logistic:逻辑回归 reg:pseudohubererror:使用...
objective:默认=reg:squarederror,表示最小平方误差。 reg:squarederror,最小平方误差。 reg:squaredlogerror,对数平方损失。12[log(pred+1)−log(label+1)]212[log(pred+1)−log(label+1)]2 reg:logistic,逻辑回归 reg:pseudohubererror,使用伪Huber损失进行回归,这是绝对损失的两倍可微选择。 binary:logisti...
objective:定义学习任务和相应的目标函数。例如,对于回归问题,可以使用reg:squarederror。 eval_metric:评估指标,用于验证数据集的性能。对于回归问题,常用的指标是rmse(均方根误差)。 boosting参数(Boosting Parameters): eta(或learning_rate):学习率,默认值为0.3。较小的学习率通常需要更多的树来达到良好的性能。
model=XGBRegressor(objective='reg:squarederror',n_estimators=1000)model.fit(trainX,trainy)# make a one-step prediction yhat=model.predict(asarray([testX]))returnyhat[0]# walk-forwardvalidationforunivariate datadefwalk_forward_validation(data,n_test):predictions=list()# split dataset ...
objective:默认=reg:squarederror,表示最小平方误差。 reg:squarederror,最小平方误差。 reg:squaredlogerror,对数平方损失。 reg:logistic,逻辑回归 reg:pseudohubererror,使用伪Huber损失进行回归,这是绝对损失的两倍可微选择。 binary:logistic,二元分类的逻辑回归,输出概率。
strainX, trainy = train[:, :-1], train[:,-1]# fit modelmodel =XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=1000)model.fit(trainX, trainy)# make a one-step predictionyhat = model.predict(asarray([testX]))returnyhat[0]# walk...
objective:默认=reg:squarederror,表示最小平方误差。 reg:squarederror,最小平方误差。 reg:squaredlogerror,对数平方损失。 reg:logistic,逻辑回归 reg:pseudohubererror,使用伪Huber损失进行回归,这是绝对损失的两倍可微选择。 binary:logistic,二元分类的逻辑回归,输出概率。
model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', max_depth=2, learning_rate=0.07, n_estimators=500) model.fit(dfXRaw, dfYRaw) 资料来源:中金公司研究部 3.1 哪些解释变量相对重要? 从各解释变量的权重分配来看,1)各参数自身的权重较高,这也于过去学术刊物中收益率曲线预测的结论基本一致,即参数自...