Wie zu verwenden XGBoost Algorithmus für die regression in R?
Ich habe versucht die XGBoost Technik für die Vorhersage. Als meine abhängige variable ist kontinuierlich, ich machte die regression durch Verwendung XGBoost, aber die meisten der Referenzen, verfügbar in den verschiedenen portal sind für eine Einstufung. Obwohl ich weiß, dass durch die Verwendung
objective = "reg:linear"
können wir tun, die regression aber noch brauche ich etwas Klarheit für weitere Parameter. Es wäre eine große Hilfe, wenn jemand mir eine R-snippet es.
- Amarjeet: hast du eigentlich eine Fehlermeldung erhalten, wenn Sie versuchen, Sie auszuführen, oder ist deine Frage eher, wie man Stimmen die Parameter?
- alle updates zu dem Thema ? Ich habe das gleiche problem.
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Diese sind alle die Parameter, die Sie können spielen, um mit, während mit Baum-Booster. Für lineare booster-Sie können die folgenden Parameter verwenden, um mit zu spielen...
Finden Sie in der Beschreibung der
xg.train()
im xgboost CRAN-Dokument für die detaillierte Bedeutung dieser Parameter.Die beste Beschreibung der Parameter, die ich gefunden habe, ist bei
https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/parameter.md
Gibt es viele Beispiele für die Verwendung XGBoost in R verfügbar in der Kaggle-Skripte repository. Zum Beispiel:
https://www.kaggle.com/michaelpawlus/springleaf-marketing-response/xgboost-example-0-76178/code