objective = 'reg:squarederror'

`objective='reg:squarederror'` 是XGBoost中一种常用的目标函数（objective function），用于解决回归问题。具体来说，它是采用均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为损失函数，即：

$MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y_i})^2$

其中 $n$ 是样本数，$y_i$ 是第 $i$ 个样本的真实值，$\hat{y_i}$ 是第 $i$ 个样本的预测值。

使用`objective='reg:squarederror'`作为目标函数时，XGBoost会优化模型的均方误差，使得预测值与真实值之间的误差尽可能小。在回归问题中，均方误差是一种常用的评价指标，它表示预测值与真实值之间的平均误差的平方。

相关问题

> fit_xgb_cls <- xgb.train( + data = dtrain, + eta = 0.3, + gamma = 0.001, + max_depth = 2, + subsample = 0.7, + colsample_bytree = 0.4, + objective = "binary:cox", + nrounds = 1000, + + verbose = 1, + print_every_n = 100, + early_stopping_rounds = 200 + ) Error in xgb.iter.update(bst$handle, dtrain, iteration - 1, obj) : [22:34:14] amalgamation/../src/objective/objective.cc:26: Unknown objective function: `binary:cox` Objective candidate: reg:squarederror Objective candidate: reg:squaredlogerror Objective candidate: reg:logistic Objective candidate: reg:pseudohubererror Objective candidate: binary:logistic Objective candidate: binary:logitraw Objective candidate: reg:linear Objective candidate: count:poisson Objective candidate: survival:cox Objective candidate: reg:gamma Objective candidate: reg:tweedie Objective candidate: multi:softmax Objective candidate: multi:softprob Objective candidate: rank:pairwise Objective candidate: rank:ndcg Objective candidate: rank:map Objective candidate: binary:hinge Objective candidate: survival:aft

该错误提示显示在`objective`参数中指定的目标函数`binary:cox`未被识别。XGBoost支持多种常见的目标函数，但是`binary:cox`不是其中之一。以下是一些常见的二进制分类目标函数：

- `binary:logistic`: 逻辑回归目标函数，输出预测的概率值。
- `binary:hinge`: SVM-style hinge loss，输出预测的类别0或1。
- `binary:logitraw`: 输出未经过sigmoid变换的对数几率值。
- `rank:pairwise`: 对于排名任务，使用pairwise ranking loss进行训练。

您需要将`objective`参数设置为支持的目标函数之一。如果您要使用Cox Proportional Hazards模型进行生存分析，可以将`objective`参数设置为`survival:cox`。如果您要进行二进制分类，可以将其设置为`binary:logistic`。

spyder运行xgboost中'objective':['reg:linear','reg:squarederror'],reg:linear is now deprecated in favor of reg:squarederror.

这是因为在 xgboost 库中，reg:linear 已经被 reg:squarederror 取代了。因此，如果你在使用 xgboost 做回归任务时，应该使用 reg:squarederror 而不是 reg:linear。

如果你的代码中使用了 reg:linear，可以将它替换为 reg:squarederror。例如：

params = {
    'booster': 'gbtree',
    'objective': 'reg:squarederror',  # 替换为 reg:squarederror
    'eval_metric': 'rmse',
    'max_depth': 6,
    'min_child_weight': 1,
    'gamma': 0,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.8,
    'eta': 0.3,
    'seed': 42
}