# 这是模型本身的参数 param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic'} num_round = 5 # 这个是和训练相关的参数 xgb.cv(param, dtrain, num_round, nfold=5, metrics={'error'}, seed=3) 3.3 调整样本权重 这个是针对样本不平衡的情况,可以在训练时设置样本...
dtrain=xgb.DMatrix(X_train,label=y_train)dvalid=xgb.DMatrix(X_valid,label=y_valid)# 定义模型参数 params={'objective':'reg:squarederror','eval_metric':'rmse','eta':0.1,'max_depth':5,'subsample':0.8,'colsample_bytree':0.8}# 定义 Early Stopping 参数 early_stopping_rounds=10# 训练模型...
y=boston.data,boston.target# Split data into training and testing setsX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=123)# Create XGBoost modelmodel=xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror')# Train the model...
trainMat <- xgb.DMatrix(data = train.x, label = train.y) trainMat ## xgb.DMatrix dim: 117 x 5 info: label colnames: yes 选择参数的值 设置xgboost的参数,生存分析需要设置两个主要的参数: objective = "survival:cox"; eval_metric = "cox-nloglik"。 参数设置可以参考在线说明:https://xgboost...
1、objective 这是我们模型的训练目标 最简单的解释是，这个参数指定我们模型要做的工作，也就是影响决策树的种类和损失函数。2、num_boost_round - n_estimators num_boost_round指定训练期间确定要生成的决策树(在XGBoost中通常称为基础学习器)的数量。默认值是100，但对于今天的大型数据集来说，这还远远不够。...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 设置XGBoost参数 param = {'max_depth':3,'eta':0.3,'objective':'multi:softmax','num_class':3} num_round =20 # 训练模型 dtrain = xgb.DMatrix...
objective= 'binary:logistic', nthread=4, scale_pos_weight=1, seed=27) modelfit(xgb1, train, predictors) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 我们来看下输出的结果: AI检测代码解析 [out] : Model Report ...
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。
# 导入xgboost模块importxgboostasxgb# 导入模型评估auc函数fromsklearn.metricsimportroc_auc_score# 设置模型超参数params = {'booster':'gbtree','objective':'binary:logistic','gamma':0.1,'max_depth':8,'lambda':2,'subsample':0.7,'colsample_bytree'...
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。