我正在阅读文章here，但没有完全理解有关函数CV和参数＆＃34;树数＆＃34;的详细信息。在xgboost。
假设我们从功能和目标值的数据框开始。简历在每一轮做什么？如果CV结果有500行（即有500个决策树），那么每棵树是如何构建的？ 500棵树如何合并产生一个对数丢失数？
如果我们可以从CV函数中获得单个预测，为什么我们还需要XGBClassifier.fit来生成模型（因此是丢失数）？
谢谢。
答案 0 :(得分：2)
Xgboost是一种梯度增强方法，因此它在每次迭代中添加树以提高预测精度。请参阅本文中的介绍，了解渐变增强的工作原理：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/complete-guide-parameter-tuning-gradient-boosting-gbm-python/。这应该解释树木的构造方式。
当您添加越来越多的树时，预测准确度会提高，直到您开始过度拟合，此时预测准确度会降低。所以你需要找到最佳数量的树木。
从一开始就猜测这个数字基本上是不可能的。这就是xgboost.cv的用途。它将您的训练数据划分为两个子集。第一个子集用于训练xgboost，第二个子集用作验证集。在每次迭代（添加一个额外的树）之后，xgboost会计算新的验证错误。因此，xgboost能够检测何时开始过度拟合（当验证错误开始增加时）。这将为您提供给定超参数集的最佳树数。
请注意，xgboost.cv返回评估历史记录（列表），而xgboost.train返回助推器。
另请注意，xgboost.fit是sklearn包装器的一部分（所以最好不要将它比作xgboost.cv，它是xgboost学习API的一部分）。
最后要注意：您不需要xgboost.cv来查找最佳树数。您也可以使用“early_stopping_rounds”设置运行xgboost.train。
如果您有任何问题，请在评论中告诉我。
答案 1 :(得分：0)
Python xgb.cv或xgb.evals_result_返回训练和验证迭代期间所有指标的字典。您可以使用它们来绘制它们，并查看它们何时过度拟合。