Rxgboost, 감마 회귀 문제

Question

일부 재무 데이터와 함께 xgboost를 가지고 놀고 있으며 감마 회귀를 목적으로 사용하고 싶습니다.

cvs <- xgb.cv(data = sparse_matrix, label = target, nfold = 10, nthread = 4, nround = 16, objective = "reg:gamma", metrics = list("mae")) 

그러나 이것은 선형 회귀를 객관적으로 사용하는 것보다 훨씬 오래 걸리는 것처럼 보입니다.

In foldVector[which(y == dimnames(numInClass)$y[i])] <- sample(seqVector) : 
    number of items to replace is not a multiple of replacement length 

이 경고는 약 50 회 반복 :

은 또한 다음과 같은 경고가 많이 발생합니다.

무슨 일입니까? reg : linear가 잘 작동하고 있기 때문에, 나는 단지 놀고 있었고, 단지 다양한 목표를 시도하고 싶었다.

누구도 이러한 경고가 발생하는 이유를 지적 할 수 있습니까?

Answer 1

내 대답은 조금 늦었지만 다른 사람들에게 도움이 될 수 있습니다. I는 reg:logistic 대물과 같은 문제가 있고, 상기 방법은 I는 그것이 xgboost 문서 당으로서

xgb.cv에 stratified=FALSE 설정이 해결, 성층 접기의 샘플링 값으로 층화되어야 하는지를 나타내는 부울이고 결과 라벨의