xgb_reg = XGBRegressor(**xgb_params) xgb_reg.fit(x_train, y_train, early_stopping_rounds=10, eval_set=[(x_val, y_val)], verbose=False) val_loss = xgb_reg.evals_result()['validation_0']['rmse'][-1] return val_loss

时间: 2024-04-28 20:22:32 浏览: 104
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settings.zip_xgb 网格搜索_xgboost_xgboost格搜索_xgboost网格搜索_网格搜索

看起来这是一个使用XGBoost库进行回归训练的函数，函数的输入包括训练数据集x_train和y_train，以及验证数据集x_val和y_val。函数中使用了XGBRegressor类初始化模型，通过指定超参数xgb_params来进行训练，并使用early_stopping_rounds参数进行早停。最后，将验证集上的均方根误差rmse作为函数的输出返回。
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cv_result = xgb.cv(params, xgb_train, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, stratified=False)

- early_stopping_rounds：整数类型，表示早停轮数，如果在早停轮数内没有出现验证集误差的提升，则停止训练。 - stratified：布尔类型，表示是否使用分层采样。如果是分类问题，建议使用分层采样。 返回值： - cv...

xgb_reg.fit(trainX, trainY, eval_set=[(trainX, trainY),(testX, testY)],early_stopping_rounds=30,verbose=5,eval_metric='auc')

这是一个使用XGBoost库进行回归训练的代码。其中trainX和trainY是...early_stopping_rounds参数表示在模型在验证集上停止提升的轮数，verbose参数表示打印训练过程的详细程度，eval_metric参数表示模型评价指标为auc。

分析这些代码；model_XGB = XGBClassifier() eval_set = [(val_X, val_y)] model_XGB.fit(train_X, train_y, early_stopping_rounds=500, eval_metric="logloss", eval_set=eval_set, verbose=False) y_pred = model_XGB.predict(val_X)

这段代码是采用 XGBoost 分类算法建立了一个分类器模型，通过 fit 方法在训练集上拟合该模型，并使用 early_stopping_rounds 对模型训练过程进行提前停止，以防止过拟合。eval_set 存放的是用于验证模型的数据集，...

XGBClassifier.fit() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'

xgb.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_val, y_val)], **params) # 训练时指定参数 如果错误仍然存在，可能是你的版本过旧或者API有变动，请检查你的XGBoost版本以及是否有对应的参数支持。

> fit_xgb_cls <- xgb.train( + data = dtrain, + eta = 0.3, + gamma = 0.001, + max_depth = 2, + subsample = 0.7, + colsample_bytree = 0.4, + objective = "survival:cox", + nrounds = 1000, + + verbose = 1, + print_every_n = 100, + early_stopping_rounds = 200 + ) Error in init(env) : For early stopping, watchlist must have at least one element

fit_xgb_cls <- xgb.train( data = dtrain, eta = 0.3, gamma = 0.001, max_depth = 2, subsample = 0.7, colsample_bytree = 0.4, objective = "survival:cox", nrounds = 1000, verbose = 1, ...

cv_result = xgb.cv(params, dtrain, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, stratified=False) NameError: name 'dtrain' is not defined

dtrain = xgb.DMatrix(X_train, label=y_train) 在这里，X_train和y_train是你的训练数据和标签。将其转换为DMatrix格式后，你就可以在xgb.cv函数中使用dtrain变量了。 请确保在使用dtrain变量之前，你已经...

TypeError: XGBClassifier.fit() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'

model.fit(X_train, y_train, eval_set=(X_val, y_val)) # 或者在fit时指定early_stopping_rounds 如果你已经在实例化时设置了这个参数，那么可能是你在调用fit时不小心又添加了一次。检查一下代码，确保只有一...

X_train, y_train = df_train.iloc[:, 1:], df_train.iloc[:, 0] X_test, y_test = df_test.iloc[:, 1:], df_test.iloc[:, 0] reg = xgb.XGBRegressor(n_estimators=1000) reg.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_train, y_train), (X_test, y_test)], early_stopping_rounds=50, verbose=False) # Change verbose to True if you want to see it train f, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10)) _ = plot_importance(reg, height=0.9, ax=ax) plt.show() df_test['Prediction'] = reg.predict(X_test) df_all = pd.concat([df_test, df_train], sort=False) f, ax = plt.subplots(1) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(15) _ = df_all[['Global_active_power', 'Prediction']].plot(ax=ax, style=['-', '.']) ax.set_xbound(lower='12-10-2007', upper='12-20-2007') plot = plt.suptitle('Predicted Day')

接着，使用 fit 方法对模型进行训练，并使用 eval_set 参数来指定训练集和测试集，early_stopping_rounds 参数用于提前终止训练，verbose 参数用于控制训练时是否输出日志信息。训练完成后，使用 plot_importance ...

def xgb_cv(max_depth, learning_rate, n_estimators, gamma, min_child_weight, subsample, colsample_bytree): date_x = pd.read_csv('Train_data1.csv') # Well logging data date_x.rename(columns={"TC": 'label'}, inplace=True) date_x.drop('Depth', axis=1, inplace=True) date_x.drop('MSFL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('CNL', axis=1, inplace=True) date_x.drop('AC', axis=1, inplace=True) date_x.drop('GR', axis=1, inplace=True) data = date_x.iloc[2:42, :] label = data.iloc[:, 1:2] data2 = data.iloc[:, :7] train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data2, label, test_size=0.5, random_state=0) xgb_train = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y) xgb_test = xgb.DMatrix(test_x, label=test_y) params = { 'eval_metric': 'rmse', 'max_depth': int(max_depth), 'learning_rate': learning_rate, 'n_estimators': int(n_estimators), 'gamma': gamma, 'min_child_weight': int(min_child_weight), 'subsample': subsample, 'colsample_bytree': colsample_bytree, 'n_jobs': -1, 'random_state': 42 } # 进行交叉验证 cv_result = xgb.cv(params, xgb_train, num_boost_round=100, early_stopping_rounds=10, stratified=False) return -1.0 * cv_result['test-rmse-mean'].iloc[-1] # 定义参数范围 pbounds = {'max_depth': (3, 10), 'learning_rate': (0.01, 0.3), 'n_estimators': (50, 200), 'gamma': (0, 10), 'min_child_weight': (1, 10), 'subsample': (0.5, 1), 'colsample_bytree': (0.1, 1)} # 进行贝叶斯优化，找到最优超参数 optimizer = BayesianOptimization(f=xgb_cv, pbounds=pbounds, random_state=42) optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=25) # 输出最优结果 print(optimizer.max) model = xgb.train(optimizer.max, xgb_train) model.save_model("model3.xgb") return optimizer.max

params1 = xgb_cv(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=100, gamma=0.1, min_child_weight=1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8) 其中，你可以根据你的具体需求，设置这些参数的值，以得到最佳的...

xgboost的哪个版本有early_stopping_rounds’

model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=1000, evals=[(dvalid, 'eval')], verbose_eval=True) 确保你的XGBoost安装是最新的，因为新功能可能会在后续的版本中得到更新和优化。

在xgb.cv函数中，print_every_n是什么参数

xgb.cv函数的参数包括num_boost_round（指定 boosting 迭代次数）、params（模型参数）、dtrain（训练数据）、nfold（交叉验证的折数）、metrics（性能评估指标）、early_stopping_rounds（早期停止迭代的步数）等。...

TypeError: XGBModel.fit() got an unexpected keyword argument 'eval_metric'

正确的做法应该是直接将评估指标作为参数传递给xgb.DMatrix()（如果是在划分数据集时使用）或是设置在XGBClassifier或XGBRegressor类的实例化时（如model = xgb.XGBClassifier(objective='reg:squarederror',...

print('---> cv train to choose best_num_boost_round') dtrain = xgb.DMatrix(train_X, label=train_Y, feature_names=df_columns) xgb_params = {     'learning_rate': 0.01,     'n_estimators': 1000,     'max_depth': 4,     'min_child_weight': 2,     'eval_metric': 'rmse',     'objective': 'reg:linear',     'nthread': -1,     'silent': 1,     'booster': 'gbtree' } cv_result = xgb.cv(dict(xgb_params),                    dtrain,                    num_boost_round=4000,                    early_stopping_rounds=100,                    verbose_eval=100,                    show_stdv=False,                    ) best_num_boost_rounds = len(cv_result) mean_train_logloss = cv_result.loc[best_num_boost_rounds-11 : best_num_boost_rounds-1, 'train-rmse-mean'].mean() mean_test_logloss = cv_result.loc[best_num_boost_rounds-11 : best_num_boost_rounds-1, 'test-rmse-mean'].mean() print('best_num_boost_rounds = {}'.format(best_num_boost_rounds)) print('mean_train_rmse = {:.7f} , mean_valid_rmse = {:.7f}\n'.format(mean_train_logloss, mean_test_logloss))

1. 使用xgb.DMatrix将训练数据转换为DMatrix格式，包括特征矩阵train_X、标签train_Y和特征名字df_columns。 2. 定义XGBoost模型的参数xgb_params，包括学习率、迭代次数、树的最大深度、叶子节点最小权重、评估...

XGBRegressor(**params) 请给出params的写法示例

'early_stopping_rounds': 10, # 提前停止迭代的轮数 'alpha': 0.01, # L1正则化项 'lambda': 1, # L2正则化项 } # 创建XGBRegressor实例 model = xgb.XGBRegressor(**params) 注意：实际使用时，你需要...

xgb.train参数

xgboost中的xgb.train()函数是用于模型训练的主函数之一，其参数含义如下： - params：字典类型，表示各种参数的集合，包括树的深度、学习率、目标函数等等。 - dtrain：训练数据集。 - num_boost_round：整数类型...

XGBoostError: Invalid Parameter format for colsample_bytree expect float but value='colsample_bytree'

xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=10, evals=[(dtest, "Test")], early_stopping_rounds=3, colsample_bytree=0.8) 这将使用 colsample_bytree 参数为 0.8 的 XGBoost 模型进行训练。请注意，...

XGBoostError: Invalid Parameter format for max_depth expect int but value='max_depth'

xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=10, evals=[(dtest, "Test")], early_stopping_rounds=3, max_depth=5) 这将使用 max_depth 参数为 5 的 XGBoost 模型进行训练。请注意，max_depth 参数的取值范围...

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