Я пытаюсь вписать модель XgBoost в структуру MLR. В то время как фреймворк довольно хорошо документирован, есть некоторые особенности библиотеки XgBoost, которые я не могу воспроизвести в MLR, одна из которых, в частности, является «базовым полем». В библиотеке XgBoost я бы просто установил:
db_xgbmatrix <- xgb.DMatrix(db)
setinfo(db_xgbmatrix , "base_margin", margin)
и затем я мог бы просто go продолжить обучение модели; тогда как в MLR, когда я создаю задание и ученика:
tsk <- makeRegrTask(data = db, target = target_var)
lrn <- makeLearner("regr.xgboost", predict.type = "response", eta = 0.1,
max_depth = 8, min_child_weight = 20,
subsample = 0.75, colsample_bytree = 0.75,
nrounds = 100, nthread = cl_n, objective="count:poisson")
Я не совсем уверен, где должна быть установлена базовая маржа. Любые идеи? Эта функция реализована и где-то спрятана? Спасибо всем заранее