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machine-learning - XGBoost:是否可以预测多个标签并计算它们的 MAPE?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:19:29 29 4
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就我而言,XGBoost 支持使用 softmax 等目标函数进行多类预测。

就我而言,我希望它输出几个标签( float 字)并最小化它们的 MAPE。它可行吗?我应该怎么做才能实现这一点? (比如说,我如何直接构造一个具有多个标签的 DMatrix。)

最佳答案

    data = numpy.array([[1,2,3],[3,4,5]])
label = numpy.array([[0.2,0.1], [0.3,0.4]])
dtrain = xgb.DMatrix(data, label=label)
param = {'gamma':2.0,'nthread':8, 'max_depth':15, 'eta':0.000000003, 'silent':1, 'objective':'multi:softprob', 'eval_metric':'auc' ,'num_class':105}
bst = xgb.train(param, dtrain, num_round)

关于machine-learning - XGBoost:是否可以预测多个标签并计算它们的 MAPE?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45265739/

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