Error in list(booster = "gbtree", max_depth = c(3, 6, 9), eta = c(0.01, : argument 13 is empty

时间: 2024-03-18 12:44:38 浏览: 87
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查看xgb特征重要性输出全是nan，ValueError:’Booster.get_score() results in empty’ 的原因及解决方案

这个错误提示通常表示在调用XGBoost的函数时，参数列表中的某个参数没有被正确赋值，导致这个参数为空。 具体来说，在这个错误提示中，argument 13指的是函数调用中的第13个参数。根据XGBoost的R包文档，我们可以查看一下`xgb.cv()`函数的参数列表，该函数共有12个参数，因此`argument 13 is empty`的错误提示并不是由该函数产生的。 如果您能提供更多的上下文信息，比如完整的函数调用代码和变量赋值代码，我可以更准确地帮您排查问题。
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程序日志2019年04月02日实施lwIP协议以将UDP包发送到IP子网中的特定地址。... // Data packaged is filled in this function udp_package_ptr = pbuf_alloc(PBUF_TRANSPORT, 100 , PBUF_RAM); udp_package_ptr->payloa

XGBClassifier(base_score=None, booster=None, callbacks=None, colsample_bylevel=None, colsample_bynode=None, colsample_bytree=None, early_stopping_rounds=None, enable_categorical=False, eval_metric=None, feature_types=None, gamma=None, gpu_id=None, grow_policy=None, importance_type=None, interaction_constraints=None, learning_rate=None, max_bin=None, max_cat_threshold=None, max_cat_to_onehot=None, max_delta_step=None, max_depth=None, max_leaves=None, min_child_weight=None, missing=nan, monotone_constraints=None, n_estimators=100, n_jobs=None, num_parallel_tree=None, objective='multi:softprob', predictor=None, ...)

- max_depth：决策树的最大深度 - learning_rate：学习率或步长，控制每个弱分类器的权重缩减程度 - objective：多分类的损失函数，通常为'multi:softprob'或'multi:softmax' - gamma：控制节点分裂的最小损失下降值...

将以下代码生成的特征重要性排序图结果保留四位小数，params_0 = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 4, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 7, 'lambda': 2, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'min_child_weight': 3, 'eta': 0.1, 'seed': 1000, 'gain': True, 'learning_rate': 0.1 } model_XGB_clf = xgb.train(params = params_0, dtrain = dtrain_0, num_boost_round = 30) # 预测 ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0) # acc acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans) print(acc) # 0.625866050808314 # 特征重要性排序 xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain') plt.show() # 图片保存在目录下

'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 4, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 7, 'lambda': 2, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'min_child_weight': 3, 'eta': 0.1, '...

in <module> importance = xgb.booster().get_fscore() AttributeError: module 'xgboost' has no attribute 'booster'

如果您使用的是 XGBClassifier 或 XGBRegressor，可以使用 get_booster() 方法获取底层的 Booster 对象，然后使用 get_score() 方法获取特征重要性。可以使用以下代码获取特征重要性： python ...

shap <- shapviz(fit, X_pred = X_pred_matrix) 错误于shapviz.xgb.Booster(fit, X_pred = X_pred_matrix): X_pred must have column names

当你看到Error in shapviz.xgb.Booster(fit, X_pred = X_pred_matrix): X_pred must have column names这个错误，它意味着在将模型应用于预测数据之前，你需要提供一个包含列名的数据框（DataFrame），因为shapviz...

model=lgb.Booster(model_file='model.txt')

model=lgb.Booster(model_file='model.txt') 这行代码是在使用LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）库进行Python编程时创建一个新的模型实例。这里，lgb.Booster 是LightGBM库中的一个类，用于表示训练...

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解释一下

1. 定义 XGBoost 模型的参数：包括 booster（使用的树模型）、objective（目标函数）、eval_metric（评价指标）、eta（学习率）、max_depth（树的最大深度）等。 2. 将训练数据集和测试数据集转换为 ...

除了nrounds、max_depth、eta、gamma、colsample_bytree、min_child_weight、subsample，还有别的参数吗？

3. booster：指定使用哪种增强器，可以是默认的gbtree，也可以是线性增强器gblinear。 4. eval_metric：用于评估模型性能的指标，例如RMSE、MAE、logloss、auc等。 5. tree_method：构建树的算法，可以是默认的...

in <module> importance = xgb.get_score(importance_type='weight') AttributeError: module 'xgboost' has no attribute 'get_score

importance = xgb.booster().get_fscore() 如果您的 xgboost 版本较高，则可以使用以下代码获取特征重要性： python importance = xgb.get_score(importance_type='weight') 其中，importance_type ...

params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'reg:linear', 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': 6,#通常取值：3-10 'gamma':0.2,#给定了所需的最低loss function的值 'lambda': 100, 'subsample': 1,#用于训练模型的子样本占整个样本集合的比例 'colsample_bytree': 0.6, 'min_child_weight': 12, # 5~10,孩子节点中最小的样本权重和，即调大这个参数能够控制过拟合 'eta': 0.02,#更新过程中用到的收缩步长，取值范围为：[0,1] 'sample_type': 'uniform', 'normalize': 'tree', 'rate_drop': 0.1, 'skip_drop': 0.9, 'seed': 100, 'nthread':-1 }

其中，'booster'参数指定使用的模型类型，'objective'参数指定优化目标，'eval_metric'参数指定评估指标，'max_depth'参数指定树的最大深度，'gamma'参数表示在剪枝前必须达到的最小损失减少量，'lambda'参数是L2...

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AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'evals_result'是一个错误提示，意味着在Booster对象中没有名为'evals_result'的属性。这个错误通常发生在使用XGBoost库进行模型训练和评估时。 XGBoost是一个...

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xgb.booster(model_file='train.model') 是 XGBoost 模型读取函数，它可以将训练好的 XGBoost 模型从保存的文件中读取出来，并将其转换为 Boosting 模型。 其中 'train.model' 是训练好的 XGBoost 模型的保存文件名...

AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'best_ntree_limit'

AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'best_ntree_limit' 错误通常是由于变量或对象缺少某个属性引起的。在这种情况下，'Booster'对象没有'best_ntree_limit'这个属性。可能的原因是缺少必要的库或包...

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()

3. 划分训练集和测试集：使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示测试集占比为20%，random_state=7表示设置随机种子以保证可重复性。 4. 初始化xgboost模型设置：创建...

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

2. booster参数：您设置了一些XGBoost模型的参数，如'max_depth'、'lambda'、'subsample'等。这些参数的设置需要根据具体情况进行调整。例如，'max_depth'表示每棵树的最大深度，过大的值可能导致过拟合，过小的值...

importance = xgb.booster().get_fscore() # importance = xgb.get_score(importance_type='weight')

importance = xgb.booster().get_fscore() 这个方法适用于 xgboost 版本 0.4 以上，但是如果您的 xgboost 版本较低，该方法可能不可用。如果您的 xgboost 版本较高，则可以使用以下代码获取特征重要性： ...

AttributeError: 'Booster' object has no attribute 'predict_proba'

这个错误是因为您正在使用XGBoost模型的predict_proba方法，而XGBoost没有predict_proba方法。相反，它使用predict方法返回类别预测。 如果您想使用predict_proba方法来获取每个类别的概率预测，您可以使用predict...

ValueError: Booster.get_score() results in empty. This maybe caused by having all trees as decision dumps.

param = {'booster': 'gbtree', 'tree_method': 'hist', # 改为 hist 'eval_metric': 'mae', 'max_depth': 5, 'learning_rate': 0.1, 'silent': 1, 'objective': 'reg:linear'} 如果您仍然遇到问题，请...

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