首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在xgb.cv中使用定制的错误度量--如何在xgb.cv中调用对象'pred‘(R不是Python)

在xgb.cv中使用定制的错误度量,可以通过自定义一个评估函数来实现。在R语言中,可以使用xgb.cv函数来进行交叉验证,该函数可以接受一个自定义的评估函数作为参数。

首先,需要定义一个自定义的评估函数,该函数接受两个参数:观测值和预测值。在该函数中,可以根据实际需求计算出定制的错误度量。例如,假设我们想要计算平均绝对误差(MAE),可以定义如下的评估函数:

代码语言:txt
复制
custom_eval <- function(preds, dtrain) {
  labels <- getinfo(dtrain, "label")
  mae <- mean(abs(preds - labels))
  return(list(name = "mae", value = mae))
}

接下来,在调用xgb.cv函数时,将自定义的评估函数传递给参数"feval"。同时,还需要指定参数"objective"为"reg:linear",表示使用线性回归的目标函数。完整的调用示例如下:

代码语言:txt
复制
library(xgboost)

# 定义自定义评估函数
custom_eval <- function(preds, dtrain) {
  labels <- getinfo(dtrain, "label")
  mae <- mean(abs(preds - labels))
  return(list(name = "mae", value = mae))
}

# 加载数据
data(agaricus.train, package='xgboost')
train <- agaricus.train$data

# 将数据转换为DMatrix格式
dtrain <- xgb.DMatrix(data = train$feat, label = train$label)

# 设置参数
params <- list(
  objective = "reg:linear",
  eval_metric = "mae"
)

# 调用xgb.cv进行交叉验证
cv_result <- xgb.cv(
  params = params,
  data = dtrain,
  nfold = 5,
  nrounds = 10,
  feval = custom_eval
)

# 打印交叉验证结果
print(cv_result)

在上述示例中,我们使用了xgboost库中的自带数据集agaricus.train作为训练数据,定义了一个自定义的评估函数custom_eval,并将其传递给xgb.cv函数的参数"feval"。同时,还设置了目标函数为线性回归("reg:linear")并指定了评估指标为MAE("mae")。

请注意,以上示例中的代码是使用xgboost库进行操作的,如果需要使用其他云计算平台的相关产品,可以根据具体的平台文档进行相应的调整和配置。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云:https://cloud.tencent.com/
  • 云计算产品:https://cloud.tencent.com/product
  • 人工智能产品:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 物联网产品:https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
  • 移动开发产品:https://cloud.tencent.com/product/mobdev
  • 存储产品:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 区块链产品:https://cloud.tencent.com/product/bc
  • 元宇宙产品:https://cloud.tencent.com/product/mu
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

领券