| XGboost中的cv函数参数详解 | 您所在的位置：网站首页 › xgboost 详解 › XGboost中的cv函数参数详解 |
|
def cv(params, dtrain, num_boost_round=10, nfold=3, stratified=False, folds=None,
metrics=(), obj=None, feval=None, maximize=False, early_stopping_rounds=None,
fpreproc=None, as_pandas=True, verbose_eval=None, show_stdv=True,
seed=0, callbacks=None, shuffle=True)
xgb_param 可以用xgb.XGBClassifier().get_xgb_params()获得 dtrain则是用xgb.DMatrix（x_train,y_train）获得。 num_boost_round是最大迭代次数， early_stopping_rounds，测试集50 round没有提升迭代停止，输出最好的轮数， verbose_eval=10意思是每10轮打印一次评价指标， show_stdv=Flase表示不打印交叉验证的标准差。 nfold表示几折 folds可以接受一个KFold或者StratifiedKFold对象 metrics是一个字符串或者列表，表示评价指标，一般都用‘auc’ 另外xgb.cv返回的是一个datafram 其他参数我就不写了。 |
| CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |