python - XGBClassifier 很慢，尽管传递了详细参数，但不打印任何输出

Question

我有以下代码:

from xgboost import XGBClassifier

print(df_train.shape)
print(df_train_labels.shape)

clf = clf.fit(df_train, df_train_labels, verbose=True)
print("after fit")

这里的 df_train 和 df_train_labels 是我从 CSV 中读取的 pandas。

上面的代码打印:

(1460, 7)
(1460,)

但是，在 10 分钟内没有打印任何其他内容，这意味着代码停留在 clf.fit 处，因此我假设算法不应在此花费很长时间。

如您所见，只有 1460 个示例，因此我假设算法不应在此花费很长时间。

此外，由于我通过了 verbose=True，我本以为模型会打印一些输出，但这并没有发生。

知道为什么没有打印输出以及为什么 XGBClassifier 需要这么长时间吗？

Answer 1

查看文档: https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_api.html#module-xgboost.sklearn

打印进度的参数好像叫verbosity。将其设置为 0-3 之间的任何值(3 用于调试)。

from xgboost import XGBClassifier
model = XGBClassifier()
setattr(model, 'verbosity', 2)