xgboost.core.XGBoostError:Check failed: param_.max_depth > 0 (0 vs. 0) : exact tree method doesn't support unlimited depth.

这个错误提示是由于在使用 exact tree 方法时，XGBoost 的参数 max_depth 设置为了 0。而 exact tree 方法不支持无限制的树深度，所以需要将 max_depth 设置为一个大于 0 的值。

你可以尝试修改 max_depth 参数，将其设置为一个合适的正整数值，例如 3、5 或者其他适合你数据集的值。这样就能解决这个错误。

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from xgboost import XGBRegressor tuned_parameters = [{ 'max_depth': range(3,10), 'n_estimators': range(100, 600, 100), 'learning_rate':[0.01] },] # 非GPU xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # GPU # xgb= GridSearchCV(estimator=XGBRegressor(tree_method='gpu_hist', gpu_id=0), param_grid=tuned_parameters, cv=5) # 也可以换成lgbm,lgbm比xgboost快很多 # xgb= GridSearchCV(estimator=LGBMRegressor(), param_grid=tuned_parameters, cv=5) xgb.fit(XX_train,YY_train) y_xgb= xgb.predict(XX_test) print ('Optimum epsilon and kernel 1D: ', xgb.best_params_) # evaluate predictions mae = mean_absolute_error(YY_test, y_xgb) mape = mean_absolute_percentage_error(YY_test['BOD'], y_xgb) score = xgb.score(XX_test, YY_test) train_score = xgb.score(XX_train, YY_train) print('MAE: %.3f, MAPE: %.3f, R2_tain: %.3f, R2_test: %.3f' % ((mae,mape,train_score,score)))

这段代码是用来进行XGBoost模型的超参数调优的。首先定义了一些参数的取值范围，然后使用GridSearchCV函数来进行网格搜索，通过交叉验证来选择最佳的参数组合。其中，可以选择使用GPU进行计算以提高速度，也可以选择使用LightGBM模型代替XGBoost模型。最后打印出最佳参数组合，并输出模型在测试集上的MAE、MAPE、R2_train和R2_test等指标。

给模型需要的max_depth/n_estimators/max_features/min_samples_split的参数范围，用网格搜索和5折交叉验证去优化XGBoost模型，寻找最优参数

XGBoost模型的参数范围可以根据数据集的特点进行调整，以下是一些常用的参数范围：

- max_depth: [3, 10]
- n_estimators: [50, 200]
- max_features: [0.1, 1.0]
- min_samples_split: [2, 10]

接下来，我们可以使用网格搜索和5折交叉验证来优化XGBoost模型的参数。代码如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target

# 定义模型和参数范围
model = XGBClassifier()
param_grid = {
    'max_depth': range(3, 11),
    'n_estimators': range(50, 201, 50),
    'max_features': [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0],
    'min_samples_split': range(2, 11)
}

# 网格搜索和5折交叉验证
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5, n_jobs=-1, verbose=1)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优参数和最优得分
print("Best parameters:", grid_search.best_params_)
print("Best score:", grid_search.best_score_)

运行结果将输出最优参数和最优得分。需要注意的是，网格搜索和交叉验证需要一定的计算资源和时间，可以根据具体情况进行调整。