python - xgboost.train 与 XGBClassifier

Question

我正在使用 python 以增量方式(逐 block )拟合 xgboost 模型。我遇到了一个使用 xgboost.train 的解决方案，但我不知道如何处理它返回的 Booster 对象。例如，XGBClassifier 具有 fit、predict、predict_proba 等选项。

这是我在数据中一点一点读取的 for 循环中发生的事情:

dtrain=xgb.DMatrix(X_train, label=y)
param = {'max_depth':2, 'eta':1, 'silent':1, 'objective':'binary:logistic'}
modelXG=xgb.train(param,dtrain,xgb_model='xgbmodel')
modelXG.save_model("xgbmodel")

Answer 1

XGBClassifier 是一个 scikit-learn 兼容类，可以与其他 scikit-learn 实用程序结合使用。

除此之外，它只是 xgb.train 的包装器，您不需要在其中提供高级对象，例如 Booster 等。

只需将您的数据发送到 fit()、predict() 等，它会在内部自动转换为适当的对象。