使用OneVsRestClassifier时如何传递XGBoost拟合参数?

Animesh Kumar保罗

我想xgboost通过OneVsRestClassifier的fit方法传递fit的参数

clf = OneVsRestClassifier( XGBClassifier(objective='binary:logistic', seed=0))
# Want to pass `eval_set` and 'eval_metric' to xgboost model.
clf.fit(X_train, y_train, estimator__eval_metric='aucpr', estimator__eval_set= eval_set_xgboost)

错误:fit()获得了意外的关键字参数'estimator__eval_metric'

您能帮我如何XGBoost使用OneVsRestClassifierfit方法传递fit参数吗?

文卡塔恰兰

XGBoost默认情况下处理多类分类。请参考示例以获取更多说明。

在当前的框架下,你无法通过fit_paramsOneVsRestClassifier有关更多详细信息,请参阅此问题

可能的是,如果您可以与共享您的包装意向OneVsRestClassifier,我们将为您提供适当的指导。

更新:

我认为用一个Vs分类器包装不会减少过度拟合。

使用简单的XGBoost,但微调超参数。-首要选择是降低学习率,同时增加训练的迭代次数。

此处介绍了减少过度拟合的其他最佳选择

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