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xgboost (R 릴리스)의 소개에서 아래에 표시된 명령을 사용하여 분류기와 같은 임의의 포리스트를 구성 할 수 있습니다. 파이썬에서 xgboost를 사용하여 동일한 작업을 수행 할 수 있습니까?Python에서 xgboost를 사용하는 임의의 포리스트에 대한 구문
#Random Forest™ - 1000 trees
bst <- xgboost(data = train$data, label = train$label, max_depth = 4, num_parallel_tree = 1000, subsample = 0.5, colsample_bytree =0.5, nrounds = 1, objective = "binary:logistic")
문제는 num_parallel_tree 및 nrounds 매개 변수가 xgboost에 대한 python 설명서에 존재하지 않는다는 것입니다. –
아, 내가 말하는 것을 보았습니다. 잘 nrounds 나는 파이썬 API에서 num_boost_round라고 생각합니다. 그리고 num_parellel_tree는 명시 적으로 문서가 아니더라도 python api에 존재합니다. 훈련 파일에서 num_boost_round에 대한 검색을 보려면 https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/python-package/xgboost/training.py – ftiaronsem
num_parallel_tree 매개 변수를 사용하는 python 파일을 찾았습니다. https://programtalk.com/vs2/python/6841/ensemble_amazon/XGBoostClassifier.py/ 참고 : num_round라는 자체 정의 된 매개 변수를 사용하여 파이썬 API에서 num_boost_round라는 함수에 전달합니다. – ftiaronsem