Xgboost: prédire après validation croisée en utilisant xgboost [question]
This is my first trial with xgboost (very fast!). C'est mon premier essai avec xgboost (très rapide !). But I'm a little bit confused . Mais je suis un peu confus.
In fact, I trained a model using xgb.cv as follows: En fait, j'ai formé un modèle en utilisant xgb.cv comme suit :
xgbmodel=xgb.cv(params=param, data=trainingdata, nrounds=100, nfold=5,showsd=T,metrics='logloss') xgbmodel=xgb.cv(params=param, data=trainingdata, nrounds=100, nfold=5,showsd=T,metrics='logloss')
Now I want to predict with my test set but xgbmodel seems to be a logical value (TRUE in this case) Maintenant, je veux prédire avec mon jeu de test mais xgbmodel semble être une valeur logique (TRUE dans ce cas)
How could I predict after cv? Comment pourrais-je prédire après cv? Should I use xgb.train then? Dois-je utiliser xgb.train alors?
HR HEURE
RanaivosonHerimanitra
Tous les 3 commentaires
Yes, the xgb.cv does not return the model, but the cv history of the process. Oui, le xgb.cv ne renvoie pas le modèle, mais l'historique cv du processus. Since in cv we are training n models to evaluate the result. Puisque dans cv, nous formons n modèles pour évaluer le résultat.
A normal use case of cv is to select parameters, so usually you use cv to find a good parameter, and use xgb.train to train the model on the entire dataset Un cas d'utilisation normal de cv consiste à sélectionner des paramètres. Vous utilisez donc généralement cv pour trouver un bon paramètre et utilisez xgb.train pour entraîner le modèle sur l'ensemble de données.
en
tqchen
le 1 nov. 2014
Ok, c'est plus clair maintenant
en
RanaivosonHerimanitra
le 2 nov. 2014
Hi, Salut,
There is a parameter prediction=TRUE in xgb.cv, which returns the prediction of cv folds. Il y a un paramètre predict=TRUE dans xgb.cv, qui renvoie la prédiction des plis cv. But it is not clear from the document that for which nround, the predictions are returned? Mais il n'est pas clair d'après le document que pour quel nround, les prédictions sont retournées ?
en
vikasnitk85
le 26 janv. 2016
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A normal use case of cv is to select parameters, so usually you use cv to find a good parameter, and use xgb.train to train the model on the entire dataset Un cas d'utilisation normal de cv consiste à sélectionner des paramètres. Vous utilisez donc généralement cv pour trouver un bon paramètre et utilisez xgb.train pour entraîner le modèle sur l'ensemble de données.
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