R语言构建xgboost模型:自定义损失函数(目标函数loss functionobject function)评估函数(evaluation function)

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言构建xgboost模型:自定义损失函数(目标函数loss functionobject function)评估函数(evaluation function)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

R语言构建xgboost模型:自定义损失函数(目标函数、loss function、object function)、评估函数(evaluation function)

目录

以上是关于R语言构建xgboost模型:自定义损失函数(目标函数loss functionobject function)评估函数(evaluation function)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言构建文本分类模型:文本数据预处理构建词袋模型(bag of words)构建xgboost文本分类模型基于自定义函数构建xgboost文本分类模型

R语言构建xgboost模型:xgb.cv函数交叉验证确定模型的最优子树个数(可视化交叉验证对数损失函数与xgboost模型子树个数的关系)交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型

R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个iris数据样本的预测结果使用LIME解释器进行模型预测结果解释

R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释:基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释一个iris数据样本的预测结果LIME解释器进行模型预测结果解释并可视化

XGBoost 的自定义目标函数,包括外部数据列

R语言构建xgboost文本分类模型(bag of words):xgb.cv函数交叉验证确定xgboost模型的最优子树个数交叉验证获取最优子树之后构建最优xgboost模型并评估模型文本分类效能