r - Rでの回帰にXGBoostアルゴリズムを使用するには?

Question

予測のために XGBoost 手法を試していました。私の従属変数は連続なので、XGBoost を使用して回帰を行っていましたが、さまざまなポータルで利用可能な参照のほとんどは分類用です。使って分かっているのに

objective = "reg:linear"

回帰を行うことはできますが、他のパラメーターについても明確にする必要があります。誰かが私にそれのRスニペットを提供してくれれば、それは大きな助けになるでしょう.

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)

これらはすべて、ツリー ブースターを使用しているときに操作できるパラメーターです。リニアブースターの場合、次のパラメーターを使用して遊ぶことができます...

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

xg.train()これらのパラメーターの詳細な意味については、xgboost CRAN ドキュメントの説明を参照できます。

Answer 2

私が見つけたパラメータの最良の説明は

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

R で XGBoost を使用する例は、Kaggle スクリプト リポジトリで入手できます。例えば：

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