如何使用XGBoost进行预测

Question

我正在尝试使用XGBoost创建我的第一个模型，但我不知道如何实际获得预测值。我能够训练模型并获得均方根误差值，但我不知道从这里去哪里。

我的数据集是关于房价的。我正在使用变量，例如：LotFrontage，LotArea，BldgType，TotalQuality，TotalCond，FullBath，HalfBath，TotRmsAbvGrd，YearBuilt，TotalBsmtSF，BedroomAbvGr和GrLivArea。这些变量中有些是数字变量，有些是字符串。

这是我的代码，出现错误：

library(data.table)
library(caret)
library(Metrics)
library(xgboost)

train<-fread("train_data.csv")
test<-fread("test_data.csv")

sub_train<-train[,.(LotFrontage,LotArea,BldgType,OverallQual,OverallCond,FullBath,HalfBath,TotRmsAbvGrd,YearBuilt,TotalBsmtSF,BedroomAbvGr,GrLivArea,SalePrice)]
sub_test<-test[,.(LotFrontage,LotArea,BldgType,OverallQual,OverallCond,FullBath,HalfBath,TotRmsAbvGrd,YearBuilt,TotalBsmtSF,BedroomAbvGr,GrLivArea)]

sub_test$SalePrice<-0

y.train<-sub_train$SalePrice
y.test<-sub_test$SalePrice

dummies <- dummyVars(SalePrice~ ., data = sub_train)
x.train<-predict(dummies, newdata = sub_train)
x.test<-predict(dummies, newdata = sub_test)

dtrain <- xgb.DMatrix(x.train,label=y.train,missing=NA)
dtest <- xgb.DMatrix(x.test,label=y.test,missing=NA)


param <- list(  objective           = "reg:linear",
            gamma               =0.02,
            booster             = "gbtree",
            eval_metric         = "rmse",
            eta                 = 0.02,
            max_depth           = 10,
            subsample           = 0.9,
            colsample_bytree    = 0.9,
            tree_method = 'hist'

）

XGBm<-xgb.cv( params=param,nfold=5,nrounds=2000,missing=NA,data=dtrain,print_every_n=1)
pred<-predict(XGBm, sub_test$SalePrice)



watchlist <- list(eval = dtest, train = dtrain)
XGBm<-xgb.train( params=param,nrounds=200,missing=NA,data=dtrain,watchlist,early_stop_round=20,print_every_n=1)
sub_train2 <- xgb.DMatrix(x.train,label=y.train,missing=NA)
pred1<-predict(XGBm, sub_train$SalePrice)

以下是我的错误的屏幕截图：

因此，我想获取一个包含预期房价的csv文件。我要更新火车数据集或诸如sub_train$SalePrice<-predict(XGBoost,sub_train$SalePrice)之类的sub_train数据集内的SalePrice列。有任何想法吗？

此外，我已经运行了“预测”行，但是它只为我提供了.823和.174等小数，这不是我想要的。我希望房价超过100,000。

谢谢！