如何在R中使用XGBoost算法進行迴歸？

Question

我正在嘗試用於預測的XGBoost技術。由於我的因變量是連續的，我正在使用XGBoost進行迴歸，但大多數可用於各種門戶的參考都是用於分類的。雖然我知道通過使用

objective = "reg:linear" 

我們可以做迴歸，但仍然需要一些其他參數的清晰度。如果有人能爲我提供一個R代碼段，這將是一個很大的幫助。

Answer 1

xgboost(data = X, 
     booster = "gbtree", 
     objective = "binary:logistic", 
     max.depth = 5, 
     eta = 0.5, 
     nthread = 2, 
     nround = 2, 
     min_child_weight = 1, 
     subsample = 0.5, 
     colsample_bytree = 1, 
     num_parallel_tree = 1) 

這些都是您可以在使用樹型助推器時玩的所有參數。對於線性助推器，你可以使用下面的參數一起玩......

xgboost(data = X, 
     booster = "gblinear", 
     objective = "binary:logistic", 
     max.depth = 5, 
     nround = 2, 
     lambda = 0, 
     lambda_bias = 0, 
     alpha = 0) 

您可以參考xg.train()對這些參數的詳細含義xgboost CRAN文檔中的描述。

Answer 2

，我已經找到了參數的最佳描述是

https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/parameter.md

有在Kaggle腳本庫中找到[R使用XGBoost的例子很多。例如：

https://www.kaggle.com/michaelpawlus/springleaf-marketing-response/xgboost-example-0-76178/code