"objective" = "multi:softmax"是什么意思
时间: 2023-10-22 08:01:31 浏览: 49
"objective"参数是XGBoost中的一个重要参数,用于指定模型的目标函数。"multi:softmax"是一种适用于多分类问题的目标函数,它使用softmax函数将样本分到不同的类别中。在使用"multi:softmax"作为目标函数时,需要设置另一个参数"num_class",以指定分类数。例如,如果有3个类别,则设置"num_class"为3。这样,模型在训练过程中会将样本分到3个类别中的一个,最终得到一个多分类模型。除了"multi:softmax",XGBoost还提供了许多其他的目标函数,如"binary:logistic"(适用于二分类问题的逻辑回归目标函数)和"reg:linear"(适用于回归问题的线性回归目标函数)等。
相关问题
params = { 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 3, 'eval_metric': 'merror' }
这段代码是一个参数字典,用于配置XGBoost模型的训练参数。下面是对各个参数的解释:
- `objective`: 指定模型的目标函数,这里设置为'multi:softmax',表示多分类问题。XGBoost支持多种目标函数,如回归、二分类、多分类等。
- `num_class`: 指定分类的类别数,这里设置为3,表示有3个类别。
- `eval_metric`: 指定模型在训练过程中的评估指标,这里设置为'merror',表示多分类错误率。在训练过程中,模型会根据该指标来评估模型的性能。
这些参数用于配置XGBoost模型的目标函数、类别数和评估指标。通过调整这些参数,可以优化模型的性能和适应不同的问题类型。在使用XGBoost进行多分类问题时,上述参数设置是常见的配置方式,但具体的参数选择还需要根据数据集和实际问题进行调整。
> fit_xgb_cls <- xgb.train( + data = dtrain, + eta = 0.3, + gamma = 0.001, + max_depth = 2, + subsample = 0.7, + colsample_bytree = 0.4, + objective = "binary:cox", + nrounds = 1000, + + verbose = 1, + print_every_n = 100, + early_stopping_rounds = 200 + ) Error in xgb.iter.update(bst$handle, dtrain, iteration - 1, obj) : [22:34:14] amalgamation/../src/objective/objective.cc:26: Unknown objective function: `binary:cox` Objective candidate: reg:squarederror Objective candidate: reg:squaredlogerror Objective candidate: reg:logistic Objective candidate: reg:pseudohubererror Objective candidate: binary:logistic Objective candidate: binary:logitraw Objective candidate: reg:linear Objective candidate: count:poisson Objective candidate: survival:cox Objective candidate: reg:gamma Objective candidate: reg:tweedie Objective candidate: multi:softmax Objective candidate: multi:softprob Objective candidate: rank:pairwise Objective candidate: rank:ndcg Objective candidate: rank:map Objective candidate: binary:hinge Objective candidate: survival:aft
该错误提示显示在`objective`参数中指定的目标函数`binary:cox`未被识别。XGBoost支持多种常见的目标函数,但是`binary:cox`不是其中之一。以下是一些常见的二进制分类目标函数:
- `binary:logistic`: 逻辑回归目标函数,输出预测的概率值。
- `binary:hinge`: SVM-style hinge loss,输出预测的类别0或1。
- `binary:logitraw`: 输出未经过sigmoid变换的对数几率值。
- `rank:pairwise`: 对于排名任务,使用pairwise ranking loss进行训练。
您需要将`objective`参数设置为支持的目标函数之一。如果您要使用Cox Proportional Hazards模型进行生存分析,可以将`objective`参数设置为`survival:cox`。如果您要进行二进制分类,可以将其设置为`binary:logistic`。