Python的XGBRegressor與R的XGBoost

我在同一個數據集上使用python的XGBRegressor和R的xgb.train具有相同的參數，我得到了不同的預測。Python的XGBRegressor與R的XGBoost

我知道XGBRegressor使用'gbtree'，我在R中做了適當的比較，但是，我仍然得到不同的結果。

任何人都可以帶領我在正確的方向如何區分2和/或找到R的等價python的XGBRegressor？

對不起，如果這是一個愚蠢的問題，謝謝。

你的預測有多不同？這不是一個確定性算法。 [這個答案]（http://stackoverflow.com/a/42815075/903061）表示，每個線程中都存在隨機性，這意味着您可以在同一個平臺上設置相同的種子並運行相同的代碼，並且*仍然*稍微得到不同的結果。 – Gregor

@Gregor我的鏈接答案只適用於gblinear。據我所知，gbtree助推器沒有任何無鎖並行。 –

謝謝澄清，Vadim！ – Gregor

由於XGBoost在罩下使用決策樹，因此如果不修復隨機種子，擬合程序變爲確定性，它可以給出適合度略有不同的結果。

您可以通過Python中的set.seed和Python中的numpy.random.seed來完成此操作。

注意到Gregor的評論，您可能想將nthread參數設置爲1以實現完全確定性。

2017-03-15 21:52:07

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