xgboost.DMatrix.set_info

xgboost.DMatrix.set_info 方法是用于设置 DMatrix 对象的额外信息的。它可以接受一个 Python 字典作为参数，用于指定额外的信息。这些信息可以在训练过程中使用，例如在自定义目标函数或评估函数中。具体的使用方法如下：

dtrain = xgboost.DMatrix(data, label)
info = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
dtrain.set_info(info)

在上述示例中，我们创建了一个 DMatrix 对象，并使用 `set_info` 方法设置了额外的信息。这样，我们就可以在训练过程中通过 DMatrix 对象获取这些信息，例如在自定义目标函数中：

def custom_objective(preds, dtrain):
    info = dtrain.get_info()
    # 使用额外的信息进行自定义逻辑
    ...

注意，`set_info` 方法和 `get_info` 方法需要在 XGBoost 版本 1.5.0 或更高版本中使用。

相关问题

xgboost.DMatrix方法

xgboost库是一种高效的机器学习库，主要用于梯度提升树算法。其中，DMatrix是xgboost库中的一个类，用于存储训练数据集。下面是DMatrix类的常用方法：

1. DMatrix(data, label=None, weight=None, base_margin=None, missing=None, silent=False, feature_names=None, feature_types=None)

用于创建DMatrix对象。其中，data可以是numpy数组或pandas DataFrame格式的训练数据集；label用于指定训练数据集的标签；weight用于指定训练数据集的样本权重；base_margin用于指定训练数据集的初始预测值；missing用于指定缺失值的表示方式；silent用于控制是否输出日志信息；feature_names用于指定特征名称；feature_types用于指定特征类型。

2. DMatrix.save_binary(fname)

用于将DMatrix对象保存为二进制文件。

3. DMatrix.load_binary(fname)

用于从二进制文件中加载DMatrix对象。

4. DMatrix.num_col()

返回DMatrix对象中特征的数量。

5. DMatrix.num_row()

返回DMatrix对象中样本的数量。

6. DMatrix.slice(rows)

返回DMatrix对象中指定行数的子集。

7. DMatrix.get_label()

返回DMatrix对象中样本的标签。

8. DMatrix.set_label(label)

用于设置DMatrix对象中样本的标签。

9. DMatrix.get_weight()

返回DMatrix对象中样本的权重。

10. DMatrix.set_weight(weight)

用于设置DMatrix对象中样本的权重。

11. DMatrix.get_base_margin()

返回DMatrix对象中样本的初始预测值。

12. DMatrix.set_base_margin(base_margin)

用于设置DMatrix对象中样本的初始预测值。

13. DMatrix.get_feature_names()

返回DMatrix对象中特征的名称。

14. DMatrix.set_feature_names(feature_names)

用于设置DMatrix对象中特征的名称。

15. DMatrix.get_feature_types()

返回DMatrix对象中特征的类型。

16. DMatrix.set_feature_types(feature_types)

用于设置DMatrix对象中特征的类型。

DataFrame.dtypes for data must be int, float, bool or category. When categorical type is supplied, The experimental DMatrix parameter`enable_categorical` must be set to `True`. Invalid columns:Country_Region: object

这个错误的意思是，在使用XGBoost模型时，输入的数据类型必须是整数、浮点数、布尔值或分类值。如果您使用了分类值，那么在创建DMatrix对象时，需要将参数`enable_categorical`设置为`True`。另外，错误提示中指出了`Country_Region`这一列的数据类型是object，也就是字符串类型，需要将其转换为分类值或其他支持的数据类型。您可以使用pandas中的astype方法将其转换为分类值，例如：`df['Country_Region'] = df['Country_Region'].astype('category')`。