Каков результат перекрестной проверки xgb-wrapper (xgb.cv)? - PullRequest
Новая
       31

Каков результат перекрестной проверки xgb-wrapper (xgb.cv)?

0 голосов
/ 25 сентября 2019

Я не могу понять вывод xgb.cv: 1) это результат одного k-кратного или лучшего k-кратного?2) и по какому принципу набор данных разбивается на обучающий и тестовый наборы - KFold или 0,8 / 0,2?

Когда я запускаю код, я вижу процесс расчета.Останавливается после ранней остановки раундов с лучшим результатом.

Конечно: # параметры модели 

num_parallel_tree = 1 
subsample = 1 
colsample_bytree = 0.4
objective = 'binary:logistic'
learning_rate = 0.05
eval_metric = 'auc'
max_depth = 10
min_child_weight = 4

n_estimators = 5000
seed = 7

#cross-validation parameters
nfold = 5
early_stopping_rounds = 5


bst_cv = xgb.cv(
    param, 
    dtrain,  
    num_boost_round=n_estimators, 
    nfold = nfold,
    early_stopping_rounds=early_stopping_rounds,
    verbose_eval=True
)

results:
[0] train-auc:0.910342+0.0015485    test-auc:0.850442+0.00619299
[1] train-auc:0.956268+0.00132653   test-auc:0.893746+0.00973467
...
[24]    train-auc:0.984302+0.000617268  test-auc:0.934326+0.00338043

, а затем - останавливается.

...