Question

我已经安装了XGBoost。这些是它在执行时显示的参数：打印（xgboost.XGBClassifier（））

XGBClassifier(base_score=0.5, colsample_bylevel=1, colsample_bytree=1,
   gamma=0, learning_rate=0.1, max_delta_step=0, max_depth=3,
   min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=100, nthread=-1,
   objective='binary:logistic', reg_alpha=0, reg_lambda=1,
   scale_pos_weight=1, seed=0, silent=True, subsample=1)

但是在文档Scikit-Learn API中，出现了“助推器”参数。为什么我没有？

Scikit-Learn API
Scikit-Learn Wrapper interface for XGBoost.

class xgboost.XGBRegressor(max_depth=3, learning_rate=0.1,  
n_estimators=100, silent=True, objective='reg:linear', 
**booster='gbtree'**, nthread=-1, gamma=0, min_child_weight=1, 
max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree=1, colsample_bylevel=1, 
reg_alpha=0, reg_lambda=1, scale_pos_weight=1, base_score=0.5, seed=0, 
missing=None)

修改

这就是我得到的：

    ---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-63-26499cfcb8f8> in <module>()
     18         #Inicio de Cross-validation
     19         clf = Pipeline([('rcl', RobustScaler()),
---> 20                         ('clf',    xgboost.XGBClassifier(booster='gbtree', objective='multi:softmax', seed=0,  nthread=-1))])
     21         ##############4 epoch x sujeto###########
     22         print("4 epoch x sujeto en test_size")

 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'booster'

Answer 1

恕我直言，这是一个不一致的错误，你应该为此开一个问题。

但是XGB python类或多或少都是围绕这样一个事实设计的：你可以通过train方法在包中设置参数。

所以你可以通过以下方式提供助推器方法：

clf = xgb.XGBClassifier()
params = {"booster" : "gbtree"}
xgb.train(params, ...)

为什么XGBoost安装中没有booster参数，同时它在文档中？

1 个答案: