xgb.train中watchlist有何作用
时间: 2023-10-01 09:09:56 浏览: 45
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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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)
下面是用 Python 语言改写后的代码:
``import xgboost as xgb
# 将训练集和验证集中的无用特征删除,并创建 DMatrix 数据集
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'])
# 定义训练过程中需要监测的指标
evals_result = {}
# 设置参数和监测器
params = {'max_depth': 5, 'eta': 0.1, 'objective': 'binary:logistic'}
watchlist = [(dtrain, 'train'), (dval, 'val')]
# 训练模型
num_round = 500
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删除并创建 DMatrix 数据集。接着,定义了需要监测的指标和训练过程中需要使用的参数,之后设置监测器。最后,使用 `xgb.train()` 函数训练模型,并将训练结果保存在 `model` 中。同时,将评估结果保存在 `evals_result` 中,并使用 `verbose_eval=True` 参数来打印训练过程中的信息。
> 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
这个错误提示表明,您设置了`early_stopping_rounds`参数,但`watchlist`参数为空。`watchlist`参数用于跟踪模型在训练过程中的性能,并在性能不再改善时停止训练。因此,在使用`early_stopping_rounds`参数时,必须设置`watchlist`参数并提供至少一个数据集。
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 <- 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,
watchlist = watchlist
)
```
这应该可以解决该错误。