XGBoost实现的多输出回归
使用xgboost训练具有多个连续输出（多元回归）的模型是否可能？ 训练此类模型的目标是什么？ 提前感谢任何建议。
R中的xgboost：xgb.cv如何将最优参数传递给xgb.train
我一直在研究R中的xgboost包，并进行了几个演示和教程，但仍然感到困惑：在使用xgb.cv进行交叉验证后，最佳参数是如何传递给xgb.train的？还是应该根据xgb.cv的输出计算理想参数（例如nround，max.depth）？ param <- list("objective...
XGBoost的plot_importance函数无法显示特征名称。
我正在使用Python的XGBoost，并成功地使用XGBoost的train()函数训练了一个模型，该函数针对DMatrix数据进行调用。该矩阵是从Pandas数据框中创建的，该数据框具有列的特征名称。 Xtrain, Xval, ytrain, yval = train_test_spl...
如何在scikit-learn中使用TimeSeriesSplit和GridSearchCV对象来调整模型？
我已经搜索过sklearn文档中的TimeSeriesSplit和交叉验证文档，但是我没有找到一个可用的示例。 我正在使用sklearn版本0.19。 这是我的设置。 import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import Ti...
网格搜索交叉验证 - XGBoost - 提前停止
我正在尝试使用Scikit-Learn的GridSearchCV在XGBoost上进行超参数搜索。在网格搜索期间，我希望能够进行早停以便大幅减少搜索时间，并期望在我的预测/回归任务上获得更好的结果。我使用Scikit-Learn API调用XGBoost。 model = xgb.XGB...
数值错误：特征名称不匹配：在xgboost的predict()函数中。
我已经训练了一个XGBoostRegressor模型。但是当我用这个训练好的模型来预测新的输入时，predict()函数会抛出feature_names mismatch错误，尽管输入特征向量与训练数据具有相同的结构。 此外，为了以与训练数据相同的结构构建特征向量，我需要进行大量低效的处理，...
xgb.train和xgb.XGBRegressor（或xgb.XGBClassifier）有什么区别？
我已经知道"xgboost.XGBRegressor是XGBoost的Scikit-Learn包装器接口。" 但它们有其他的区别吗？
num_boost_round和n_estimators有什么区别？
我看到一些 xgboost 的方法会带有一个参数 num_boost_round，例如：model = xgb.cv(params, dtrain, num_boost_round=500, early_stopping_rounds=100) 然而，其他人会像这样使用n_estimator...
XGBoost中Objective和feval的区别
objective和feval在R中的xgboost有什么区别？我知道这是非常基础的问题，但我无法准确地定义它们/它们的目的。 另外，在进行多类分类时，什么是softmax目标函数？