r语言实现xgboost分类

以下是使用R语言和XGBoost库进行文本分类的步骤：

1.安装和加载XGBoost库

install.packages("xgboost")
library(xgboost)

2.准备数据

在这个例子中，我们将使用一个名为“20_newsgroups”的数据集，其中包含20个不同主题的新闻组文章。我们将使用“read.csv”函数读取数据，并使用“gsub”函数删除文本中的标点符号和数字。

data <- read.csv("20_newsgroups.csv")
data$text <- gsub("[[:punct:]0-9]", " ", data$text)

3.将数据拆分为训练集和测试集

set.seed(123)
train_index <- sample(nrow(data), 0.8 * nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

4.创建DMatrix对象

dtrain <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(train_data$text), label = train_data$label)
dtest <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(test_data$text), label = test_data$label)

5.设置XGBoost参数

params <- list(
  objective = "multi:softmax",
  num_class = length(unique(data$label)),
  eval_metric = "merror",
  eta = 0.1,
  max_depth = 6,
  subsample = 0.7,
  colsample_bytree = 0.7
)

6.训练模型

xgb_model <- xgb.train(
  params = params,
  data = dtrain,
  nrounds = 100,
  watchlist = list(train = dtrain, test = dtest),
  early_stopping_rounds = 10,
  verbose = 0
)

7.使用模型进行预测

pred <- predict(xgb_model, dtest)

8.评估模型性能

library(caret)
confusionMatrix(pred, test_data$label)