R语言nbest为什么=126

我不确定你在具体指哪个函数或者哪种情况下的nbest等于126，但是一般来说nbest是指机器翻译中候选翻译结果中的前n个最佳翻译结果。这个n的取值一般是可以调整的，也就是说n可以是任意自然数。因此，nbest等于126可能是在某个特定的场景下，对n进行了人为设定，使得n的取值为126。如果你能提供更具体的信息，我可以帮你更好地解答。

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怎么用R语言寻找XGBoost的最优的n_estimator参数

要寻找XGBoost的最优的n_estimator参数，可以使用交叉验证来进行模型的评估和调优。具体步骤如下：

1.导入数据集

首先需要导入数据集，此处以iris数据集为例：

library(xgboost)
data(iris)
train <- iris[,1:4]
label <- iris[,5]

2.设置参数空间

设置需要调整的参数空间，此处只调整n_estimator参数：

param <- list(
  objective = "multi:softmax",
  eval_metric = "mlogloss",
  num_class = 3,
  nthread = 4,
  booster = "gbtree",
  eta = 0.1,
  max_depth = 6,
  min_child_weight = 1,
  subsample = 0.8,
  colsample_bytree = 0.8,
  seed = 123
)
n_est <- c(50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500)

3.交叉验证

使用xgb.cv函数进行交叉验证，评估每个n_estimator参数的性能：

cv.n <- xgb.cv(
  params = param,
  data = xgb.DMatrix(train, label = label),
  nrounds = 1000,
  nfold = 5,
  stratified = TRUE,
  early_stopping_rounds = 10,
  verbose = 0,
  print_every_n = 10,
  maximize = FALSE,
  metrics = "mlogloss",
  prediction = TRUE,
  seed = 123,
  callbacks = list(print_evaluation = function(env) {
    score <- env$evaluation_log$test_mlogloss_mean
    msg <- paste("CV-MLogLoss:", round(tail(score, 1), 5))
    message(msg)
  })
)

4.选择最优参数

根据交叉验证的结果，选择最优的n_estimator参数：

best.n <- which.min(cv.n$evaluation_log$test_mlogloss_mean)
best.n.est <- cv.n$best_iteration

最后，best.n.est即为最优的n_estimator参数值。

R语言 stepwise

stepwise是一种逐步回归算法，它可以用于特征选择和建立线性回归模型。在R语言中，可以使用leaps包和car包来实现stepwise算法。下面是一个简单的例子：

# 导入数据
data(states)
attach(states)

# 使用leaps包进行stepwise回归
install.packages("leaps")
library(leaps)
leaps <- regsubsets(Murder ~ Population + Illiteracy + Income + Frost, data = states, nbest = 4)
plot(leaps, scale = "adjr2")

# 使用car包进行stepwise回归
library(car)
subsets(leaps, statistic = "cp", main = "Cp Plot for All Subsets Regression")
abline(1, 1, lty = 2, col = "red")

在上面的例子中，我们首先导入了states数据集，并使用leaps包进行stepwise回归，选择了四个最佳的特征。然后，我们使用car包绘制了Cp图，以评估模型的拟合效果。在Cp图中，我们可以看到红色虚线表示最小Cp值，我们可以选择Cp值最小的模型作为最终的stepwise回归模型。