TypeError: xgb_cv() missing 7 required positional arguments: 'max_depth', 'learning_rate', 'n_estimators', 'gamma', 'min_child_weight', 'subsample', and 'colsample_bytree'
时间: 2023-08-06 19:22:50 浏览: 53
这个错误提示表明在调用 `xgb_cv()` 函数时,没有传入所需的 7 个参数,分别是 `max_depth`、`learning_rate`、`n_estimators`、`gamma`、`min_child_weight`、`subsample` 和 `colsample_bytree`,请检查你的函数调用是否正确,并确保传入了这些参数。你可以参考以下示例代码来正确地调用 `xgb_cv()` 函数:
```
xgb_cv(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=100, gamma=0.1, min_child_weight=1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8)
```
相关问题
params1 = xgb_cv() TypeError: xgb_cv() missing 7 required positional arguments: 'max_depth', 'learning_rate', 'n_estimators', 'gamma', 'min_child_weight', 'subsample', and 'colsample_bytree'
这个错误提示表明在调用 `xgb_cv()` 函数时,没有传入所需的 7 个参数,分别是 `max_depth`、`learning_rate`、`n_estimators`、`gamma`、`min_child_weight`、`subsample` 和 `colsample_bytree`。
你需要在调用 `xgb_cv()` 函数时,传入这些参数的值,例如:
```
params1 = xgb_cv(max_depth=5, learning_rate=0.1, n_estimators=100, gamma=0.1, min_child_weight=1, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8)
```
你可以根据你的具体需求,设置这些参数的值,以得到最佳的 xgboost 模型。
TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments: 'endog' and 'exog'
这个错误是由于在运行代码时缺少了两个必需的位置参数'endog'和'exog'导致的。根据引用\[2\]中的描述,这个错误可能是在运行tensorflow关于Mnist数据集的训练代码时出现的。要解决这个问题,你需要检查代码中是否正确传递了这两个参数。你可以查看代码中的相关部分,确保正确地传递了'endog'和'exog'参数。如果代码中确实缺少了这两个参数,你需要根据代码的逻辑和需求来确定如何正确地传递它们。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python中TypeError: __init__() missing 2 required positional arguments](https://blog.csdn.net/qq_30007885/article/details/102564035)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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