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停止基于eval_metric的xgboost

是指在使用xgboost算法进行模型训练时，停止使用eval_metric参数来评估模型的性能和选择最佳模型。

xgboost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法，它在解决各种机器学习问题中表现出色。在xgboost中，eval_metric参数用于指定评估模型性能的指标，例如均方根误差（RMSE）、对数损失（logloss）等。通过设置eval_metric参数，可以根据指定的指标来优化模型的训练过程。

然而，停止基于eval_metric的xgboost意味着不再使用eval_metric参数来评估模型性能。这可能是因为eval_metric参数选择的指标不适合当前的问题，或者希望使用其他指标来评估模型性能。

停止基于eval_metric的xgboost并不意味着停止使用xgboost算法，而是停止使用eval_metric参数进行模型性能评估。在停止基于eval_metric的xgboost后，可以选择其他评估指标或自定义评估指标来评估模型性能。

腾讯云提供了XGBoost的云原生解决方案，即Tencent ML-Platform（https://cloud.tencent.com/product/tiia）。Tencent ML-Platform是一个全面的机器学习平台，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括XGBoost。通过Tencent ML-Platform，可以方便地使用XGBoost进行模型训练和性能评估。

总结起来，停止基于eval_metric的xgboost意味着不再使用eval_metric参数来评估模型性能，可以选择其他评估指标或自定义评估指标。腾讯云的Tencent ML-Platform提供了XGBoost的云原生解决方案，方便用户进行模型训练和性能评估。

相关搜索:将XGBoost eval_metric交叉验证计算与权重进行匹配提前停止的RandomizedSearchCV和XGBoost +如何在xgboost.XGBClassifier中同时使用自定义eval_metric和内置指标在R中使用XGBoost进行基于回归的模型 xgboost和py-xgboost之间的区别？Weka中的XGboost Anylogic:基于事件停止资源池 python中的XGboost问题 UseMethod("xgboost")出错:没有适用于"list“类的对象的”xgboost“方法。基于停止递归级裁剪python字典错误:包‘xgboost’的编译失败如何减少xgboost中的误报？XGBoost -选择精度最高的树 xgboost中的mape eval度量如何控制xgboost的模型大小？使用新的xgboost版本'XGBClassifier‘对象打开旧的xgboost泡菜没有属性'kwargs’尝试停止基于过滤器的驼峰交换处理使用ansible停止基于公共端口的docker容器基于标签停止实例的Lambda Boto3程序在python中加载xgboost模型，该模型由R中的`xgboost::save()`保存

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