XGBoost

# XGBoost

使用XGBoost模型求解排序/回归/二分类问题,包含模型训练器和预测器。
定义

M.xgboost.v1(num_boost_round=30, objective,booster,max_depth,key_cols,group_col,other_train_parameters={})

参数

  • num_boost_round(int)—迭代次数,默认为30
  • objective(str)—损失函数类型,内置有排序(pairwise)函数、排序(ndcg)函数、排序(map)函数、线性回归函数、逻辑回归函数、二分类(逻辑回归)和多分类函数
  • booster(str)—模型,内置有gbtree模型、gblinear模型和dart模型
  • max_depth(int)—树的最大深度
  • key_cols(str)—关键列,指定的关键列会连同预测结果一起输出,多个列之间使用逗号分隔,默认为'date,instrument'两列。
  • group_col(str)—群组标识列,排序类任务,只有群组标识相同的才需要排序,默认为date,一般不需改变
  • other_train_parameters—其它训练参数,例如{‘criterion’:’mse’}

返回

训练模型
预测结果

返回类型

OutPuts