python - 自定义指标的 Xgboost Early.stop.round 错误

Question

我试图通过使用自定义评估指标(即“feval”函数)在验证集上使用 xgb.train(xgboost 库 - R)的“early.stop.round”函数。但是，我收到以下错误消息:

 xgbMatrixTrain <- xgb.DMatrix(as.matrix(train[,-c(1,2)]), label         =train$y,missing="NAN")
 xgbMatrixValid <- xgb.DMatrix(as.matrix(valid[,-c(1,2)]), label = valid$y,      missing="NAN")


MAE <- function(preds, dtrain) {

labels <- getinfo(dtrain, "label")
 err <- as.numeric(sum(abs(exp(labels) - exp(preds))))/length(labels)
  return(list(metric = "mae error", value = err))
}

myWatch <- list(val=xgbMatrixValid,train=xgbMatrixTrain)
 bst.mae2<- xgb.train(params = param.noerr, 
                 data = xgbMatrixTrain, 
                 feval = MAE,                       nround=150, 
                  print.every.n = 1, 
                  watchlist=myWatch, 
                  early.stop.round = 20, 
                 maximize = FALSE)

[0] val-mae error:0.59831651363868  train-mae error:0.598864823842993

if ((最大化 && 得分 > bestScore) || (!最大化 && 得分 < : 需要 TRUE/FALSE 时缺少值

通过不使用停止轮函数，我可以避免此错误。关于如何通过同时保留停止轮函数来解决这个问题有什么想法吗？

非常感谢大家!狮子座

Answer 1

如果没有可重现的示例，我无法运行您的代码。您得到的错误可能与您的代码无关，但可能来自数据错误，但在没有数据的情况下很难说!当二进制响应变量中缺少 0 或 1 值时，我看到过像您这样的错误消息。Xgboost 仅处理数字数据，因此这可能值得检查。缺失的“NAN”是否会导致您的数据出现问题？如果删除缺少响应的行会发生什么？HTH，表弟皮特