objective和eval_metric还有几种参数?
时间: 2024-01-18 13:02:14 浏览: 41
在XGBoost中,`objective`和`eval_metric`都有多种可选参数。下面是一些常见的参数选项:
`objective`参数的常见选项:
- `reg:linear`: 线性回归问题。
- `reg:logistic`: 逻辑回归问题。
- `binary:logistic`: 二分类问题的逻辑回归,输出概率。
- `binary:logitraw`: 二分类问题的逻辑回归,输出原始分数。
- `multi:softmax`: 多分类问题,使用softmax作为目标函数。
- `multi:softprob`: 多分类问题,输出样本属于每个类别的概率。
`eval_metric`参数的常见选项:
- `rmse`: 均方根误差。
- `mae`: 平均绝对误差。
- `logloss`: 负对数似然损失。
- `error`: 二分类错误率。
- `merror`: 多分类错误率。
- `auc`: 曲线下面积。
- `ndcg`: 归一化折损累计增益。
- `map`: 平均精确率均值。
以上只是一些常见的选项,实际上XGBoost支持更多的目标函数和评估指标。你可以根据具体的问题类型和需求选择合适的参数。详细的参数选项可以参考XGBoost的官方文档。
相关问题
XGBoost学习目标参数objective、eval_metric
XGBoost学习目标参数objective是指训练模型时所采用的损失函数,常见的有reg:linear、reg:logistic、binary:logistic等。eval_metric是指在训练过程中用来评估模型性能的指标,常见的有rmse、mae、logloss等。
eval_metric
eval_metric是指评价指标,用于评估机器学习模型的性能。在训练模型时,我们需要一些指标来度量模型的性能,并根据这些指标来选择最优的模型。eval_metric可以衡量分类、回归和聚类等不同类型的机器学习任务。
例如,在分类任务中,我们可以使用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标来评估模型性能;在回归任务中,我们可以使用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R-squared等指标来评估模型性能。
在实际应用中,我们通常需要根据具体的业务需求来选择适合的eval_metric指标。同时,我们也可以定义自己的评价指标,以满足特定的需求。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)