xgboost设置callback
时间: 2024-07-27 11:00:59 浏览: 110
XGBoost允许用户自定义回调函数,以便在训练过程中进行特定操作,比如早停(Early Stopping)、特征重要性评估或日志记录。回调是在训练迭代过程中定期调用的对象,它们通常用于监测某种条件并据此做出决策。
以下是一些常用的XGBoost回调设置例子:
1. **EarlyStoppingCallback**:
这个回调用于在验证集上连续若干轮得分未提高时停止训练。以下是基本使用:
```python
from xgboost import.callback_plotting
import xgboost as xgb
early_stopping_rounds = 5
es_callback = xgb.callback.EarlyStopping(rounds=early_stopping_rounds)
model = xgb.train(
params,
dtrain,
num_boost_round=num_rounds,
evals=[(valid_dset, "validation")],
callbacks=[es_callback]
)
```
2. **FeatureImportanceCallback**:
可以使用`feature_importance_at`回调来获取每次迭代后的特征重要性,如下所示:
```python
importance_callback = xgb.callback.FeatureImportance(at="end")
model = xgb.train(..., callbacks=[importance_callback])
feature_importances = importance_callback.feature_importances_
```
3. **CheckpointingCallback**:
可以保存训练状态以便在中断后恢复训练,使用`save_best_model`回调:
```python
checkpoint_path = "model.best"
checkpoint_callback = xgb.callback.Checkpoint(model_file=checkpoint_path)
model = xgb.train(..., callbacks=[checkpoint_callback])
```
要在训练过程中获得更精细的控制,还可以结合使用这些回调,并根据需要调整它们的参数。