R语言构建xgboost模型：使用xgboost的第一颗树（前N颗树）进行预测推理或者使用全部树进行预测推理比较误分类率指标
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：使用xgboost的第一颗树（前N颗树）进行预测推理或者使用全部树进行预测推理比较误分类率指标相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
R语言构建xgboost模型：使用xgboost的第一颗树（前N颗树）进行预测推理或者使用全部树进行预测推理、比较误分类率指标
目录
以上是关于R语言构建xgboost模型：使用xgboost的第一颗树（前N颗树）进行预测推理或者使用全部树进行预测推理比较误分类率指标的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
R语言使用xgboost构建回归模型：vtreat包为xgboost回归模型进行数据预处理（缺失值填充缺失值标识离散变量独热onehot编码）构建出生体重的xgboost模型回归模型
R语言构建xgboost模型：使用xgboost构建广义线性模型（GLM）：使用gblinear算法拟合线性模型并配置L1和L2正则化
R语言构建xgboost模型：交叉验证（cross validation）训练xgboost模型
R语言构建xgboost模型：使用xgboost模型训练tweedie回归模型，特征工程（dataframe转化到data.table独热编码缺失值删除DMatrix结构生成）
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xgboost模型预测推理并使用混淆矩阵评估模型可视化模型预测的概率分布
R语言构建xgboost模型：使用xgboost的第一颗树（前N颗树）进行预测推理或者使用全部树进行预测推理比较误分类率指标