我在XGBoos中的优化代码上有一个错误

Question

我只是在学习Python，并在网上发现各种不同质量的示例

总之，我复制了XGBoost优化器的代码如果我运行XGBClassifier的代码，它可以正常工作（如果我将标签设为1或-1输出），但是如果我将代码修改为XGBRegressor（用于尝试预测股价），如果失败了；知道是什么原因吗

我也有一个奇怪的错误为最终pyplot代码在底部当我运行它什么都没有发生，没有错误，只是什么都没有

我用的是Windows上的Jupyter笔记本

model = XGBRegressor()
n_estimators = [5, 10, 25, 50, 75, 100, 150, 200, 250, 300, 400, 500]
print(max_depth)
param_grid = dict(max_depth=max_depth, n_estimators=n_estimators)
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=7)
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring="neg_log_loss", n_jobs=-1, cv=kfold, verbose=1)
grid_result = grid_search.fit(X, label_encoded_y)

scores = numpy.array(means).reshape(len(max_depth), len(n_estimators))
for i, value in enumerate(max_depth):
    pyplot.plot(n_estimators, scores[i], label='depth: ' + str(value))
pyplot.legend()
pyplot.xlabel('n_estimators')
pyplot.ylabel('Log Loss')
pyplot.savefig('n_estimators_vs_max_depth.png')

正如我所提到的，如果我改为XGBClassifier，这就可以了……除了底部的pyplot代码，它什么也不返回，甚至一个错误都不返回