如何在python中执行xgboost的网格搜索？-Java 学习之路

我有一些分类问题，我想使用xgboost . 我有以下内容：

alg = xgb.XGBClassifier(objective='binary:logistic')

我正在测试它的日志丢失：

cross_validation.cross_val_scoree(alg, train_cluster_x, train_cluster_y, cv=5, scoring='log_loss')

我试图通过以下方式执行网格搜索：

clf = GridSearchCV(alg,{'max_depth': [2,4,6],
                        'n_estimators': [50,100,200]}, 
                        verbose=1, 
                        error_score='log_loss')

clf.fit(train_cluster_x,train_cluster_y)
clf.best_score_, clf.best_params_

但我得到了不同的结果 . 网格搜索现在是否计算日志丢失，作为交叉验证？

1 回答

网格搜索设置中存在差异 . error_score表示引发错误时的值 . 您应该将评分参数指定为'neg_log_loss' .

clf = GridSearchCV(alg,{'max_depth': [2,4,6],
                    'n_estimators': [50,100,200]}, 
                    verbose=1, 
                    scoring='neg_log_loss')

clf.fit(train_cluster_x,train_cluster_y)
clf.best_score_, clf.best_params_

回复于 2024-04-26T19:11:43+08:00

如何在python中执行xgboost的网格搜索？

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