xgb.train中watchlist有何作用

时间: 2023-10-01 07:09:56 浏览: 93
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在XGBoost中，`watchlist`参数用于在训练过程中跟踪模型的性能。`watchlist`本质上是一个元组列表，其中每个元组包含一个数据集的名称（通常是'train'或'eval'）和该数据集的DMatrix对象。在训练过程中，XGBoost会定期评估每个数据集的性能，然后将结果记录到日志中。您可以使用`early_stopping_rounds`参数来设置在性能没有改善的情况下停止训练的轮数。通过使用`watchlist`参数，您可以更好地监控模型的性能并调整模型参数以提高性能。
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交通流量数据既是城市交通中的基础数据，又是反应交通状况的重要指标之一，准确预测交通流量对城市交通具有重大意义。本题以交通流量预测为目标，邀请各个队伍以历史交通流量数据建立对应的算法模型，预测目标流量...

请帮我改写一下代码，用python语言：dtrain = xgb.DMatrix(train.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'label'], axis=1), label=train['label']) dval = xgb.DMatrix(validate.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'label'], axis=1), label=validate['label']) watchlist = [(dtrain, 'train'),(dval, 'val')] model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=500, evals=watchlist)

model = xgb.train(params, dtrain, num_round, watchlist, evals_result=evals_result, verbose_eval=True) 修改后，代码首先导入了 xgboost 库，然后使用 xgb.DMatrix() 函数将训练集和验证集中的无用特征...

> fit_xgb_cls <- xgb.train( + data = dtrain, + eta = 0.3, + gamma = 0.001, + max_depth = 2, + subsample = 0.7, + colsample_bytree = 0.4, + objective = "survival:cox", + nrounds = 1000, + + verbose = 1, + print_every_n = 100, + early_stopping_rounds = 200 + ) Error in init(env) : For early stopping, watchlist must have at least one element

您需要将watchlist参数添加到xgb.train函数中。例如，您可以将其设置为以下内容： watchlist <- list(train=dtrain, eval=dtest) 然后将watchlist参数添加到xgb.train函数中： fit_xgb_cls ...

watchlist=[(xgb_train,'train'),(xgb_test,'test')]

其中，xgb_train是训练集数据的特征矩阵和标签，'train'是对应的数据集名称；xgb_test是测试集数据的特征矩阵和标签，'test'是对应的数据集名称。将它们存储在一个列表中可以方便地在训练模型时同时使用训练集和测试...

def model_xgb(train, test): """xgb模型 Args: Returns: """ # xgb参数 params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'silent': 1, 'eta': 0.01, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 1, 'gamma': 0, 'lambda': 1, 'colsample_bylevel': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'subsample': 0.9, 'scale_pos_weight': 1} # 数据集 dtrain = xgb.DMatrix(train.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'label'], axis=1), label=train['label']) dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 训练 watchlist = [(dtrain, 'train')] model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=500, evals=watchlist) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) # 特征重要性 feat_importance = pd.DataFrame(columns=['feature_name', 'importance']) feat_importance['feature_name'] = model.get_score().keys() feat_importance['importance'] = model.get_score().values() feat_importance.sort_values(['importance'], ascending=False, inplace=True) # 返回 return result, feat_importance请详细解释每一个函数方法

5. watchlist = [(dtrain, 'train')]：定义了一个监控列表，用于监控训练过程中的性能。 6. model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=500, evals=watchlist)：训练 XGBoost 模型，使用了上面定义的...

import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl # 导入数据集 df = pd.read_csv("/Users/mengzihan/Desktop/正式有血糖聚类前.csv") data=df.iloc[:,:35] target=df.iloc[:,-1] # 切分训练集和测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,target,test_size=0.2,random_state=7) # xgboost模型初始化设置 dtrain=xgb.DMatrix(train_x,label=train_y) dtest=xgb.DMatrix(test_x) watchlist = [(dtrain,'train')] # booster: params={'booster':'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'max_depth':12, 'lambda':10, 'subsample':0.75, 'colsample_bytree':0.75, 'min_child_weight':2, 'eta': 0.025, 'seed':0, 'nthread':8, 'gamma':0.15, 'learning_rate' : 0.01} # 建模与预测：50棵树 bst=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=50,evals=watchlist) ypred=bst.predict(dtest) # 设置阈值、评价指标 y_pred = (ypred >= 0.5)*1 print ('Precesion: %.4f' %metrics.precision_score(test_y,y_pred)) print ('Recall: %.4f' % metrics.recall_score(test_y,y_pred)) print ('F1-score: %.4f' %metrics.f1_score(test_y,y_pred)) print ('Accuracy: %.4f' % metrics.accuracy_score(test_y,y_pred)) print ('AUC: %.4f' % metrics.roc_auc_score(test_y,ypred)) ypred = bst.predict(dtest) print("测试集每个样本的得分\n",ypred) ypred_leaf = bst.predict(dtest, pred_leaf=True) print("测试集每棵树所属的节点数\n",ypred_leaf) ypred_contribs = bst.predict(dtest, pred_contribs=True) print("特征的重要性\n",ypred_contribs ) xgb.plot_importance(bst,height=0.8,title='影响糖尿病的重要特征', ylabel='特征') plt.rc('font', family='Arial Unicode MS', size=14) plt.show()

5. 建模与预测：使用xgb.train函数训练xgboost模型，设定迭代次数为50，并在训练过程中输出训练集的性能指标。然后对测试集进行预测，得到预测概率值ypred。 6. 设置阈值、计算评价指标：将预测概率值转换为二...

import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集 df = pd.read_csv("./data/diabetes.csv") data=df.iloc[:,:8] target=df.iloc[:,-1]   # 切分训练集和测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,target,test_size=0.2,random_state=7) # xgboost模型初始化设置 dtrain=xgb.DMatrix(train_x,label=train_y) dtest=xgb.DMatrix(test_x) watchlist = [(dtrain,'train')] # booster: params={'booster':'gbtree',         'objective': 'binary:logistic',         'eval_metric': 'auc',         'max_depth':5,         'lambda':10,         'subsample':0.75,         'colsample_bytree':0.75,         'min_child_weight':2,         'eta': 0.025,         'seed':0,         'nthread':8,         'gamma':0.15,         'learning_rate' : 0.01} # 建模与预测：50棵树 bst=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=50,evals=watchlist) ypred=bst.predict(dtest)   # 设置阈值、评价指标 y_pred = (ypred >= 0.5)*1 print ('Precesion: %.4f' %metrics.precision_score(test_y,y_pred)) print ('Recall: %.4f' % metrics.recall_score(test_y,y_pred)) print ('F1-score: %.4f' %metrics.f1_score(test_y,y_pred)) print ('Accuracy: %.4f' % metrics.accuracy_score(test_y,y_pred)) print ('AUC: %.4f' % metrics.roc_auc_score(test_y,ypred)) ypred = bst.predict(dtest) print("测试集每个样本的得分\n",ypred) ypred_leaf = bst.predict(dtest, pred_leaf=True) print("测试集每棵树所属的节点数\n",ypred_leaf) ypred_contribs = bst.predict(dtest, pred_contribs=True) print("特征的重要性\n",ypred_contribs ) xgb.plot_importance(bst,height=0.8,title='影响糖尿病的重要特征', ylabel='特征') plt.rc('font', family='Arial Unicode MS', size=14) plt.show()请问怎样设置这个代码的参数才合理，并且帮我分析一下哪里出了问题

3. 建模与预测：您使用xgb.train函数来训练模型，并使用bst.predict函数进行预测。请确保训练集和测试集的数据类型正确，并且模型训练过程没有报错。 4. 评价指标：您使用了多个评价指标来评估模型的性能，如准确率...

r语言xgboost多分类模型代码 输出特征重要性

watchlist = list(train = dtrain), verbose = 0 ) # 预测测试集 pred (xgb_model, dtest) # 输出特征重要性 xgb.importance(model = xgb_model) 在上面的代码中，首先我们使用read.csv()函数读取训练集...

r语言xgbooet模型代码

watchlist = list(train = dtrain, test = dtest), early_stopping_rounds = 10, verbose = 1 ) # 使用测试集评估模型性能 pred (xgb_model, dtest) auc <- xgb_model$evaluation_log$test_auc[which.max(xgb_...

R语言XGBooet模型代码

watchlist = list(train = dtrain, test = dtest), early_stopping_rounds = 10, verbose = 1 ) # 使用测试集评估模型性能 pred (xgb_model, dtest) auc <- xgb_model$evaluation_log$test_auc[which.max(xgb_...

用xgboost实现随机森林

使用xgboost实现随机森林的步骤如下： ... watchlist = list(train = dtrain, test = dtest), print_every_n = 1, early_stopping_rounds = 3 ) 5.使用训练好的模型进行预测： R pred (model, dtest)

xgboost的损失函数曲线绘制代码

bst = xgb.train(params, dtrain, num_rounds, watchlist) # 绘制损失函数曲线 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(bst.evals_result()['train']['logloss'], label='Training Loss') ax.plot(bst.evals_result()['...

xgboost预测连续变量

bst = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=1000, evals=watchlist, early_stopping_rounds=10) # 准备测试数据 test_data = np.random.rand(20, 10) # 进行预测 dtest = xgb.DMatrix(test_data) preds = ...

xgboost for multi nominal 并用confusion matrix 验证 r code要怎么写

model <- xgb.train(params, dtrain, eval_metric = "mlogloss", watchlist, early_stopping_rounds = 50) 5. **预测测试集**: R dtest <- xgb.DMatrix(test_data[, -ncol(test_data)]) predictions ...

r语言实现xgboost分类

watchlist = list(train = dtrain, test = dtest), early_stopping_rounds = 10, verbose = 0 ) 7.使用模型进行预测 R pred (xgb_model, dtest) 8.评估模型性能 R library(caret) confusion...

使用REF xgbtree进行特征选择，R语言代码

}, maximize = TRUE, watchlist = list(train = train.matrix, test = test.matrix), feature_selector = "REF", feature_selector_options = list(threshold = 0.01)) # 输出特征选择结果 print(model$feature....

print(cv)没有输出eta等参数为什么

可能是因为在调用xgb.cv函数时，没有在参数列表中设置需要输出的相关参数，可以在调用函数时添加watchlist参数，将需要输出的参数以列表形式传入。例如： watchlist <- list(train = dtrain, test = dtest) ...

使用REF进行特征选择， method为xgbtree，R语言代码

}, maximize = TRUE, watchlist = list(train = train.matrix, test = test.matrix), feature_selector = "REF", feature_selector_options = list(method = "xgbtree", threshold = 0.01)) # 输出特征选择结果 ...

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