XG增压。从最佳迭代中获得助推器

Question

我正在使用XG增压列车为了训练我的模型；然而，我不确定如何从最佳迭代中获得助推器，而不是从上一次迭代中获得助推器。在

    xgb1=xgb.train(self.params,xgtrain,num_boost_round=self.num_boost_round,early_stopping_rounds=self.early_stopping_rounds,evals=watchlist)
    print xgb1.best_score
    print xgb1.best_iteration
    print xgb1.best_ntree_limit

Answer 1

在模型中进行预测时，可以将此设置为：

preds = xgb1.predict(testset, ntree_limit=xgb1.best_iteration)

或者使用参数early_stopping_rounds，它可以保证您可以在最佳树附近找到树。但是要小心这个参数，因为求值值可以是局部最小值或最大值（取决于求值函数）。在

你也可以在这里看到：https://github.com/dmlc/xgboost/issues/264