XGboost的num_boost_round
时间: 2024-01-12 16:02:30 浏览: 34
XGBoost的num_boost_round也是控制模型的迭代次数的超参数,它表示要训练的树的数量。在XGBoost中,每棵树的训练过程是基于上一棵树的结果进行的,因此num_boost_round的取值越大,模型就会越复杂,但也可能会导致过拟合的风险增加。一般情况下,可以通过交叉验证来确定num_boost_round的最优取值。在实际应用中,num_boost_round的取值一般设置在100到1000之间。
相关问题
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))
这段代码是使用XGBoost库进行机器学习模型的训练,并通过交叉验证选出最佳的boosting迭代次数。具体流程如下:
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、评估指标、目标函数、线程数、是否静默和booster类型。
3. 使用xgb.cv进行交叉验证,传入参数包括XGBoost模型参数xgb_params、DMatrix格式的训练数据dtrain、最大迭代次数num_boost_round、早停止迭代次数early_stopping_rounds、是否打印过程verbose_eval和是否显示标准差show_stdv。
4. 通过交叉验证结果选出最佳的boosting迭代次数best_num_boost_rounds。
5. 计算最佳迭代次数下的训练集均方根误差mean_train_rmse和验证集均方根误差mean_valid_rmse。
6. 打印最佳迭代次数和均方根误差。
File D:\Anaconda3\lib\site-packages\xgboost\training.py:182 in train for i in range(start_iteration, num_boost_round): TypeError: 'numpy.float64' object cannot be interpreted as an integer
这个错误通常是因为 `num_boost_round` 参数传递了一个浮点数,但是XGBoost要求这个参数必须是整数类型。可以通过将 `num_boost_round` 参数强制转换为整数来解决这个问题。可以尝试将 `num_boost_round` 参数修改为 `int(num_boost_round)`,即强制将其转换为整数类型。如果还是出现错误,可以检查其他代码中是否存在将 `num_boost_round` 参数设置为浮点数的情况。
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