mod_xgb=train(Type ~., data = train, method = "xgbDART", trControl=control)出现了上面那种报错
时间: 2024-02-19 18:59:14 浏览: 35
这个错误是因为在使用`xgbDART`方法训练XGBoost模型时,`ntree_limit`参数已经被弃用,应该使用`iteration_range`参数来代替。要解决这个问题,你可以将`ntree_limit`参数替换为`iteration_range`参数。
具体来说,可以在`train()`函数中的`method`参数中指定`xgboost`包中的`xgbLinear`方法,同时将`ntree_limit`参数改为`iteration_range`参数,并设置`iteration_range`参数的值为一个元组,表示迭代的起始和结束范围。例如,可以将代码修改为:
```
mod_xgb = train(Type ~., data = train, method = "xgbLinear", trControl=control,
nthread = 2, verbose = FALSE,
tuneLength = 5,
metric = "RMSE",
objective = "reg:squarederror",
iteration_range = c(1, 10))
```
这样就可以避免使用过时的`ntree_limit`参数而改用新的`iteration_range`参数了。
相关问题
xgb_train = xgb.DMatrix(train_x, label=train_y)
这行代码使用xgboost库的DMatrix函数将训练数据train_x和train_y转换为xgb_train,即xgboost模型所需的数据格式。其中train_x是训练集的特征矩阵,train_y是训练集的标签。在xgboost中,DMatrix是一种数据格式,可以将数据转换为xgboost所需的格式,提高训练速度和效果。
分析这些代码,并且解释每个函数的作用:scores_XGB = [] scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred)) scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred)) confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred) f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None) predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X) # 每一类的概率 FPR_xgb, recall_xgb, thresholds = roc_curve(val_y,predictions_xgb[:,1], pos_label=1) area_xgb = auc(FPR_xgb,recall_xgb)
这些代码涉及机器学习中对XGBoost模型的评估和预测。
1. `scores_XGB = []`:创建一个空列表用于存储XGBoost模型的评估指标得分。
2. `scores_XGB.append(precision_score(val_y, y_pred))`:在`scores_XGB`列表中添加精确度指标得分,使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。
3. `scores_XGB.append(recall_score(val_y, y_pred))`:在`scores_XGB`列表中添加召回率指标得分,使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。
4. `confusion_matrix_XGB = confusion_matrix(val_y,y_pred)`:计算混淆矩阵并将其赋值给`confusion_matrix_XGB`变量,使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`。
5. `f1_score_XGB = f1_score(val_y, y_pred,labels=None, pos_label=0, average="binary", sample_weight=None)`:计算F1得分并将其分配给`f1_score_XGB`变量,使用真实标签`val_y`和预测标签`y_pred`,具有二元分类问题的二进制平均,F1度量在精确率和召回率之间进行平衡。
6. `predictions_xgb = model_XGB.predict_proba(val_X)`:使用XGBoost分类器对新数据做出预测,并将其分配给`predictions_xgb`变量,这里使用的是`predict_proba`而不是`predict`,是因为我们需要得出概率而不是类别标签。
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