典型值为0.01-0.2。 objective 目标函数 回归任务 reg:linear (默认) reg:logistic 二分类 binary:logistic 概率 binary:logitraw 类别 多分类 multi:softmax num_class=n 返回类别 multi:softprob num_class=n 返回概率 rank:pairwise eval_metric 回归任务(默认rmse) rmse--均方根误差 mae--平均绝对误差 分类...
_estimators=1000, # 树的个数--1000棵树建立xgboost35max_depth=6, # 树的深度36min_child_weight = 1, # 叶子节点最小权重37gamma=0., # 惩罚项中叶子结点个数前的参数38subsample=0.8, # 随机选择80%样本建立决策树39colsample_btree=0.8, # 随机选择80%特征建立决策树40objective='multi:softmax', ...
典型值为0.01-0.2。 objective 目标函数 回归任务 reg:linear (默认) reg:logistic 二分类 binary:logistic 概率 binary:logitraw 类别 多分类 multi:softmax num_class=n 返回类别 multi:softprob num_class=n 返回概率 rank:pairwise eval_metric 回归任务(默认rmse) rmse--均方根误差 mae--平均绝对误差 分类...
objective 目标函数 回归任务 reg:linear (默认) reg:logistic 二分类 binary:logistic 概率 binary:logitraw 类别 多分类 multi:softmax num_class=n 返回类别 multi:softprob num_class=n 返回概率 rank:pairwise eval_metric 回归任务(默认rmse) rmse--均方根误差 mae--平均绝对误差 分类任务(默认error) auc-...
{ 'objective': 'multi:softmax', # multiclass classification 'num_class': 3, # number of classes in the dataset 'max_depth': 3, # maximum depth of each tree 'n_estimators': 500 # maximum number of trees to grow } # Train the XGBoost model model = xgb.XGBClassifier(**params) ...
XGBoost的使用 1.原生XGBoost的使用 import xgboost as xgb #记录程序运行时间 import time start_time = time.time() #xgb...import XGBClassifier clf = XGBClassifier( # silent=0, #设置成1则没有运行信息输出,最好是设置为0.是否在运行升级时打印消息。...平衡正负权重 #objective= 'multi:softmax', #...
- objective 目标函数 - **回归任务** - reg:linear (默认) - reg:logistic - **二分类** - binary:logistic 概率 - binary:logitraw 类别 - **多分类** - multi:softmax num_class=n 返回类别 - multi:softprob num_class=n 返回概率 - rank:pairwise ...
(y, npartitions=2) estimator = XGBClassifier(objective='multi:softmax', num_class=4) grid_search = GridSearchCV( estimator, param_grid={ 'n_estimators': np.arange(15, 105, 15) }, scheduler='threads' ) grid_search.fit(x, y) results = pd.DataFrame(grid_search.cv_results_) print(...
I have been using the XGBoost Python library for my multiclass classification problem, with the multi:softmax objective. Generally, I am not sure how to interpret the leaf values of the several ... python machine-learning xgboost xgbclassifier ...
我相信你把目标函数和目标函数(obj作为参数)搞混了,xgboost文档有时会让人很困惑。