cv_result = xgb.cv(params, xgb_train, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, stratified=False)

这段代码使用了XGBoost库中的交叉验证函数xgb.cv()，对XGBoost模型进行训练和评估。

参数说明：

- params：字典类型，表示XGBoost模型的超参数，如学习率、树的深度、子采样率等。
- xgb_train：训练数据，类型为DMatrix。
- num_boost_round：整数类型，表示训练的树的数量。
- early_stopping_rounds：整数类型，表示早停轮数，如果在早停轮数内没有出现验证集误差的提升，则停止训练。
- stratified：布尔类型，表示是否使用分层采样。如果是分类问题，建议使用分层采样。

返回值：

- cv_result：字典类型，表示交叉验证的结果。包含了训练误差和验证误差等指标，以及每轮训练的时间。可以通过该结果来选择最优的超参数组合。

相关问题

xgboost的哪个版本有early_stopping_rounds’

XGBoost从v0.6版本开始就支持了`early_stopping_rounds`参数。这个特性允许你在训练过程中监控模型在验证集上的性能，并在性能不再提升时自动停止训练，有助于避免过拟合。你可以从0.6版开始，在配置模型时直接设置`early_stopping_rounds`参数来启用这个功能。

例如，在Python中使用XGBoost的示例代码可能会像这样：

import xgboost as xgb

# 假设dtrain是训练数据，dvalid是验证数据
params = {
    'objective': 'binary:logistic',  # 根据任务选择适当的 objective
    'early_stopping_rounds': 10,  # 设置早停轮数
    'eval_metric': 'logloss',  # 验证指标
}

model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=1000, evals=[(dvalid, 'eval')], verbose_eval=True)

确保你的XGBoost安装是最新的，因为新功能可能会在后续的版本中得到更新和优化。

XGBClassifier.fit() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'

XGBClassifier.fit() 出错是因为你在调用XGBoost库中的XGBClassifier模型训练函数时，传递了一个不在官方文档预期的参数 `early_stopping_rounds`。XGBoost默认并没有这个参数。

`early_stopping_rounds`通常是在使用XGBoost做超参数调优，特别是使用LightGBM的`EarlyStopping`功能时才会用到，它用于在验证分数不再提升时提前停止训练，防止过拟合。如果你想要使用这个特性，你应该在`XGBClassifier`实例化的时候设置`early_stopping_rounds`，而不是在`.fit()`方法中直接提供。

正确的用法应该是这样的：

xgb = XGBClassifier()
params = {'early_stopping_rounds': 10,}  # 设置早停轮数
xgb.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_val, y_val)], **params)  # 训练时指定参数

如果错误仍然存在，可能是你的版本过旧或者API有变动，请检查你的XGBoost版本以及是否有对应的参数支持。