Error in list(booster = "gbtree", max_depth = c(3, 6, 9), eta = c(0.01, : argument 13 is empty
时间: 2024-03-18 17:44:38 浏览: 72
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。
相关问题
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, ...)
这是XGBClassifier的参数列表,其中一些常用参数的含义如下:
- n_estimators:弱分类器的个数(即决策树的个数)
- 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,防止过拟合
- reg_lambda:L2正则化项的权重
- subsample:训练每个弱分类器时的样本采样比例
- colsample_bytree:训练每个弱分类器时的特征采样比例
除了这些参数,XGBClassifier还有很多其他参数可以调节,具体可以参考官方文档:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgboost.sklearn
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
由于无法运行该代码,我无法生成实际的特征重要性排序图。但是,我可以提供以下代码作为参考,以便生成特征重要性排序图并将其保存在指定的文件路径下:
```
import xgboost as xgb
import matplotlib.pyplot as plt
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
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain', ax=ax)
plt.savefig('path/to/save/figure', dpi=300, bbox_inches='tight')
```
请将 `path/to/save/figure` 替换为您希望保存图像的文件路径。