XGBoost学习目标参数objective、eval_metric
时间: 2023-05-17 10:02:54 浏览: 82
XGBoost学习目标参数objective是指训练模型时所采用的损失函数,常见的有reg:linear、reg:logistic、binary:logistic等。eval_metric是指在训练过程中用来评估模型性能的指标,常见的有rmse、mae、logloss等。
相关问题
objective和eval_metric还有几种参数?
在XGBoost中,`objective`和`eval_metric`都有多种可选参数。下面是一些常见的参数选项:
`objective`参数的常见选项:
- `reg:linear`: 线性回归问题。
- `reg:logistic`: 逻辑回归问题。
- `binary:logistic`: 二分类问题的逻辑回归,输出概率。
- `binary:logitraw`: 二分类问题的逻辑回归,输出原始分数。
- `multi:softmax`: 多分类问题,使用softmax作为目标函数。
- `multi:softprob`: 多分类问题,输出样本属于每个类别的概率。
`eval_metric`参数的常见选项:
- `rmse`: 均方根误差。
- `mae`: 平均绝对误差。
- `logloss`: 负对数似然损失。
- `error`: 二分类错误率。
- `merror`: 多分类错误率。
- `auc`: 曲线下面积。
- `ndcg`: 归一化折损累计增益。
- `map`: 平均精确率均值。
以上只是一些常见的选项,实际上XGBoost支持更多的目标函数和评估指标。你可以根据具体的问题类型和需求选择合适的参数。详细的参数选项可以参考XGBoost的官方文档。
params = { 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 3, 'eval_metric': 'merror' }
这段代码是一个参数字典,用于配置XGBoost模型的训练参数。下面是对各个参数的解释:
- `objective`: 指定模型的目标函数,这里设置为'multi:softmax',表示多分类问题。XGBoost支持多种目标函数,如回归、二分类、多分类等。
- `num_class`: 指定分类的类别数,这里设置为3,表示有3个类别。
- `eval_metric`: 指定模型在训练过程中的评估指标,这里设置为'merror',表示多分类错误率。在训练过程中,模型会根据该指标来评估模型的性能。
这些参数用于配置XGBoost模型的目标函数、类别数和评估指标。通过调整这些参数,可以优化模型的性能和适应不同的问题类型。在使用XGBoost进行多分类问题时,上述参数设置是常见的配置方式,但具体的参数选择还需要根据数据集和实际问题进行调整。