> 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`。

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 = "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

这个错误提示表明，您设置了`early_stopping_rounds`参数，但`watchlist`参数为空。`watchlist`参数用于跟踪模型在训练过程中的性能，并在性能不再改善时停止训练。因此，在使用`early_stopping_rounds`参数时，必须设置`watchlist`参数并提供至少一个数据集。

您需要将`watchlist`参数添加到`xgb.train`函数中。例如，您可以将其设置为以下内容：

watchlist <- list(train=dtrain, eval=dtest)

然后将`watchlist`参数添加到`xgb.train`函数中：

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,
  watchlist = watchlist
)

这应该可以解决该错误。

将以下代码生成的特征重要性排序图结果保留四位小数，params_0 = { 'booster': 'gbtree', 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 4, 'gamma': 0.1, 'max_depth': 7, 'lambda': 2, 'subsample': 0.8, 'colsample_bytree': 0.8, 'min_child_weight': 3, 'eta': 0.1, 'seed': 1000, 'gain': True, 'learning_rate': 0.1 } model_XGB_clf = xgb.train(params = params_0, dtrain = dtrain_0, num_boost_round = 30) # 预测 ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0) # acc acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans) print(acc) # 0.625866050808314 # 特征重要性排序 xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain') plt.show() # 图片保存在目录下

由于无法运行该代码，我无法生成实际的特征重要性排序图。但是，我可以提供以下代码作为参考，以便生成特征重要性排序图并将其保存在指定的文件路径下：

import xgboost as xgb
import matplotlib.pyplot as plt

params_0 = {
    'booster': 'gbtree',
    'objective': 'multi:softmax',
    'num_class': 4,
    'gamma': 0.1,
    'max_depth': 7,
    'lambda': 2,
    'subsample': 0.8,
    'colsample_bytree': 0.8,
    'min_child_weight': 3,
    'eta': 0.1,
    'seed': 1000,
    'gain': True,
    'learning_rate': 0.1
}

model_XGB_clf = xgb.train(params=params_0, dtrain=dtrain_0, num_boost_round=30)

# 预测
ans = model_XGB_clf.predict(dtest_0)

# acc
acc = metrics.accuracy_score(y_test, ans)
print(acc) # 0.625866050808314

# 特征重要性排序
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
xgb.plot_importance(model_XGB_clf, importance_type='gain', ax=ax)
plt.savefig('path/to/save/figure', dpi=300, bbox_inches='tight')

请将 `path/to/save/figure` 替换为您希望保存图像的文件路径。