Question

我正在尝试使用XGBoost来提高模型的准确性。虽然我是xgboost的新手，但我一直试图通过各种来源来理解这个算法。我已使用以下代码设置了参数列表：

param = list("objective"="binary:logistic", "eval_metric"="logloss", "eta"=1, "max.depth"=2)

然后使用：

xg.cv = xgb.cv(params=param, data=as.matrix(train), label=train$StatusDesc, 
               nthread=2, nrounds=2, nfold=5)

当我运行时，我收到以下错误：

 Error in xgb.DMatrix(data, label = label, missing = missing) : 
  [19:55:03] amalgamation/../dmlc-core/src/io/local_filesys.cc:66: 
  LocalFileSystem.GetPathInfo 20160906 Error:No such file or directory.

有人可以帮我解决这个错误吗？

Answer 1

试试吧。这解决了我的一些问题。

install.packages("drat", repos="https://cran.rstudio.com")
drat:::addRepo("dmlc")
install.packages("xgboost", repos="http://dmlc.ml/drat/",type="source")

使用xgb.cv时出错

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