r语言实现xgboost分层交叉验证

以下是R语言实现xgboost分层交叉验证的示例代码：

library(xgboost)
library(caret)

# 加载数据
data(iris)

# 将类别变量转换为数值变量
iris$Species <- as.numeric(iris$Species)

# 定义xgboost模型参数
xgb_params <- list(
  objective = "multi:softmax",
  eval_metric = "mlogloss",
  num_class = 3,
  max_depth = 3,
  eta = 0.1,
  gamma = 0,
  subsample = 0.8,
  colsample_bytree = 0.8
)

# 定义分层交叉验证参数
ctrl <- trainControl(
  method = "stratified",
  number = 10,
  savePredictions = "final",
  classProbs = TRUE,
  summaryFunction = multiClassSummary
)

# 进行分层交叉验证
set.seed(123)
xgb_cv <- train(
  x = iris[, -5],
  y = iris$Species,
  trControl = ctrl,
  tuneLength = 5,
  method = "xgbTree",
  metric = "Accuracy",
  verbose = FALSE,
  tuneGrid = expand.grid(
    nrounds = 100,
    max_depth = c(3, 6, 9),
    eta = c(0.01, 0.1, 0.3),
    gamma = c(0, 0.1),
    subsample = c(0.8, 1),
    colsample_bytree = c(0.8, 1)
  ),
  params = xgb_params
)

# 输出交叉验证结果
print(xgb_cv)

# 输出最佳模型参数
print(xgb_cv$bestTune)

# 输出最佳模型
print(xgb_cv$finalModel)

该示例代码中，我们首先加载了iris数据集，并将类别变量转换为数值变量。然后，我们定义了xgboost模型参数和分层交叉验证参数，并使用train()函数进行分层交叉验证。最后，我们输出了交叉验证结果、最佳模型参数和最佳模型。