XGBoost模型交叉验证 R语言

XGBoost是一种常用的梯度提升方法，它的模型交叉验证可以通过R语言实现。下面是一个基本的XGBoost模型交叉验证的R语言代码示例：

# 导入XGBoost库
library(xgboost)

# 导入数据集
data(iris)

# 将数据集转换成DMatrix格式
dtrain <- xgb.DMatrix(data = iris[, 1:4], label = as.numeric(iris[, 5] == "virginica"))

# 定义XGBoost交叉验证参数
xgb.cv.params <- list(
  nfold = 5,                # 折数
  nrounds = 100,            # 迭代次数
  objective = "binary:logistic",  # 损失函数
  eval_metric = "error",           # 评估指标
  verbose = 0               # 输出信息
)

# 进行交叉验证
xgb.cv(
  params = xgb.cv.params,   # 参数
  data = dtrain,            # 数据
  nthread = 2,              # 线程数
  watchlist = NULL,         # 监测列表
  verbose = TRUE            # 输出信息
)

在这个示例中，我们使用了iris数据集，将其转换成了DMatrix格式，并使用了XGBoost库中的xgb.cv()函数进行了交叉验证。其中，我们定义了交叉验证的参数，包括折数、迭代次数、损失函数、评估指标等。最后，我们使用xgb.cv()函数对数据集进行了交叉验证，并输出了相关信息。