xgboost模型的预测函数的列顺序

时间:2017-04-24 16:02:01

标签: r predict

是否有人知道R predict函数中newdata中的列是否需要与使用xgboost构建预测模型的traindata完全相同?如果newdata有额外的列,这是一个问题吗?在下面的示例中,似乎不同的顺序/额外列给出了不同的预测。

data(mtcars)
mtcars <- subset(mtcars, select = c(qsec, mpg, drat))
mtcars <- as.matrix(mtcars)
dtrain <- xgb.DMatrix(data = mtcars[,c(2:3)], label=mtcars[,1])
mod <- xgboost(data = dtrain, nrounds = 10)
nd1 <- data.frame(mpg=20, drat=3)
nd2 <- data.frame(drat=3, other=100, mpg=20)
nd3 <- data.frame(drat=3, mpg = 20)
nd4 <- data.frame(mpg=20, other=100, drat=3)

predict(mod, as.matrix(nd1))
# 16.4753
predict(mod, as.matrix(nd2))
# 14.3291
predict(mod, as.matrix(nd3))
# 14.3291
predict(mod, as.matrix(nd4))
# 15.71044

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

是的,应该按照完全相同的顺序保留列,以获得正确的结果。在以下链接中提到 test set column order