params1 = xgb_cv() TypeError: xgb_cv() missing 7 required positional arguments: 'max_depth', 'learning_rate', 'n_estimators', 'gamma', 'min_child_weight', 'subsample', and 'colsample_bytree'

这个错误提示表明在调用 `xgb_cv()` 函数时，没有传入所需的 7 个参数，分别是 `max_depth`、`learning_rate`、`n_estimators`、`gamma`、`min_child_weight`、`subsample` 和 `colsample_bytree`。

你需要在调用 `xgb_cv()` 函数时，传入这些参数的值，例如：

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)

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 模型。

相关问题

xgb_model = xgb.XGBClassifier(learning_rate = 0.1,max_depth = 7,min_child_weight = 5,objective = 'binary:logistic',seed = 0,gamma = 0.1,random_state=0,verbosity=0) xgb_model.fit(X_train,y_train)

这段代码使用了XGBoost库中的XGBClassifier模型，使用了一些常见的参数，如学习率（learning_rate）、树的最大深度（max_depth）、叶子节点最小权重（min_child_weight）、目标函数（objective）、随机种子（seed）以及gamma参数。然后，使用fit()方法将训练数据X_train和标签y_train拟合到该模型中。这段代码的作用是训练一个XGBoost分类器模型。

TypeError: xgb_cv() missing 7 required positional arguments: 'max_depth', 'learning_rate', 'n_estimators', 'gamma', 'min_child_weight', 'subsample', and 'colsample_bytree'

这个错误提示表明在调用 `xgb_cv()` 函数时，没有传入所需的 7 个参数，分别是 `max_depth`、`learning_rate`、`n_estimators`、`gamma`、`min_child_weight`、`subsample` 和 `colsample_bytree`，请检查你的函数调用是否正确，并确保传入了这些参数。你可以参考以下示例代码来正确地调用 `xgb_cv()` 函数：

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)