如何根据iter看其他参数

如果只有迭代次数（iter），可以通过在代码中设置相应参数的取值范围，再对比不同轮数下的结果，来进行参数调优。具体流程如下：

1. 设置参数范围：在调用xgb.cv函数之前，可以将需要调整的参数取值范围设置好，例如：

params <- list("objective" = "binary:logistic",
               "eval_metric" = "auc",
               "max_depth" = 3,
               "eta" = 0.1,
               "subsample" = 0.8,
               "colsample_bytree" = 0.8,
               "gamma" = 0,
               "min_child_weight" = 1,
               "lambda" = 1,
               "alpha" = 0)

其中，`max_depth`表示树的最大深度，`eta`表示学习率，`subsample`表示随机采样比例，`colsample_bytree`表示列采样比例，`gamma`表示叶子节点最小权重，`min_child_weight`表示最小子样本数，`lambda`表示L2正则化参数，`alpha`表示L1正则化参数。

2. 调用xgb.cv函数：设置好参数范围后，可以调用xgb.cv函数，设置`nrounds`参数为一个较大的值，例如1000，以便观察模型在不同轮数下的表现。代码示例如下：

cv <- xgb.cv(params = params, data = dtrain, nfold = 5, nrounds = 1000, early_stopping_rounds = 10, verbose = FALSE)

在这里，设置了5折交叉验证，轮数为1000，早停轮数为10，不输出详细信息（verbose = FALSE）。

3. 查看结果：完成交叉验证后，可以通过`print(cv)`来查看结果，其中包括每一轮迭代的评估指标，以及最优的迭代轮数（best_iteration）。代码示例如下：

print(cv)

在输出结果中，找到best_iteration对应的行，观察其他参数的取值，比如best_iteration为150，则可以找到第150行，查看其他参数的取值，以及对应的评估指标。根据这些信息，可以对参数进行调优，以提高模型的性能。