1.objective:指定任务类型,默认为'reg:linear'。 '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...
学习目标参数 ,这个参数用来控制理想的优化目标和每一步结果的度量方法。 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...
这类参数主要用来明确学习任务和相应的学习目标的 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...
XGBRegressor(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='reg:linear',booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1,max_delta_step=0,subsample=1,colsample_bytree=1,colsample_bylevel=1,reg_alpha=0,reg_lambda=1,scale_pos_weight=1,base_score=...
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。 “count:poisson”—— 计...
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。
目标函数以明确学习任务和相应的学习目标,如:reg:linear(回归:线性回归)、binary:logistic(二分类:逻辑二分类)。 评估指标:rmse、auc。 目标函数:L为误差函数, 为正则化项 注:误差函数:模型预测与实际的误差;正则化项:树复杂度的惩罚。 (2)RMSE(均方根误差) ...
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...
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)。
reg:linear– 线性回归 reg:logistic – 逻辑回归 binary:logistic – 二分类逻辑回归,输出为概率 binary:logitraw – 二分类逻辑回归,输出的结果为wTx count:poisson – 计数问题的poisson回归,输出结果为poisson分布。在poisson回归中,max_delta_step的缺省值为0.7 (used to safeguard optimization) ...