为什么进行xgboost建模时Parameters: { "n_estimator" } are not used.
时间: 2023-12-16 13:05:32 浏览: 31
在xgboost中,参数"n_estimators"指定了要训练的树的数量。但是,在较新的xgboost版本中,这个参数已经被"num_boost_round"所取代。因此,如果你在使用较新版本的xgboost时,使用"n_estimators"参数就没有任何意义,因为它不会被使用。相反,你应该使用"num_boost_round"参数来指定要训练的树的数量。
相关问题
AttributeError: module 'tensorflow_estimator.python.estimator.api._v1.estimator' has no attribute 'lookup'
要解决"AttributeError: module 'tensorflow_estimator.python.estimator.api._v1.estimator' has no attribute 'lookup'"的问题,您可以尝试以下步骤:
1. 首先,确保您使用的是最新版本的tensorflow和tensorflow_estimator。可以通过执行以下命令来更新:
```
pip install --upgrade tensorflow
pip install --upgrade tensorflow_estimator
```
2. 如果更新tensorflow和tensorflow_estimator没有解决问题,那么可能是因为您的代码中使用了已弃用或不存在的功能。您可以尝试使用较旧的版本,查看是否存在兼容性问题。
3. 如果仍然无法解决问题,您可以检查您的代码中是否有任何拼写错误或语法错误,并确保导入的模块和函数名称正确。
4. 如果以上方法都无效,您可以查看tensorflow和tensorflow_estimator的官方文档、GitHub存储库或开发者论坛,以获取更多关于该错误的信息和解决方案。
怎么用R语言寻找XGBoost的最优的n_estimator参数
要寻找XGBoost的最优的n_estimator参数,可以使用交叉验证来进行模型的评估和调优。具体步骤如下:
1.导入数据集
首先需要导入数据集,此处以iris数据集为例:
```r
library(xgboost)
data(iris)
train <- iris[,1:4]
label <- iris[,5]
```
2.设置参数空间
设置需要调整的参数空间,此处只调整n_estimator参数:
```r
param <- list(
objective = "multi:softmax",
eval_metric = "mlogloss",
num_class = 3,
nthread = 4,
booster = "gbtree",
eta = 0.1,
max_depth = 6,
min_child_weight = 1,
subsample = 0.8,
colsample_bytree = 0.8,
seed = 123
)
n_est <- c(50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500)
```
3.交叉验证
使用xgb.cv函数进行交叉验证,评估每个n_estimator参数的性能:
```r
cv.n <- xgb.cv(
params = param,
data = xgb.DMatrix(train, label = label),
nrounds = 1000,
nfold = 5,
stratified = TRUE,
early_stopping_rounds = 10,
verbose = 0,
print_every_n = 10,
maximize = FALSE,
metrics = "mlogloss",
prediction = TRUE,
seed = 123,
callbacks = list(print_evaluation = function(env) {
score <- env$evaluation_log$test_mlogloss_mean
msg <- paste("CV-MLogLoss:", round(tail(score, 1), 5))
message(msg)
})
)
```
4.选择最优参数
根据交叉验证的结果,选择最优的n_estimator参数:
```r
best.n <- which.min(cv.n$evaluation_log$test_mlogloss_mean)
best.n.est <- cv.n$best_iteration
```
最后,best.n.est即为最优的n_estimator参数值。