Я пытаюсь определить, что делает xgb.train в приведенном ниже случае.
Будет ли он на самом деле перебирать различные параметры в моей сетке, или это просто тренировка модели по первому набору параметров в сетке?
Большинство примеров, которые я нашел, основаны на функции поезда, а не на xgb.train.
require(xgboost)
data(agaricus.train, package='xgboost')
data(agaricus.test, package='xgboost')
dtrain <- xgb.DMatrix(agaricus.train$data, label = agaricus.train$label)
dtest <- xgb.DMatrix(agaricus.test$data, label = agaricus.test$label)
watchlist <- list(train = dtrain, eval = dtest)
xgb_grid_1 <- expand.grid(booster = "gbtree"
, objective = "binary:logistic"
, scale_neg_weight = 1
, eta=c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6)
, gamma=0
, max_depth=c(1,5,10,15,20)
, min_child_weight=1
, subsample=1
, colsample_bytree=1)
mod_obj <- xgb.train (params = xgb_grid
, data = dtrain
, nrounds = 250
, watchlist = list(val=dtest,train=dtrain)
, print_every_n = 10
, early_stop_round = 10
, maximize = F
, eval_metric = "logloss")