public class XGBoost extends Object
| 修饰符和类型 | 字段和说明 |
|---|---|
静态 String[] |
MAXIMIZE_METRICES |
| 构造器和说明 |
|---|
XGBoost() |
| 修饰符和类型 | 方法和说明 |
|---|---|
静态 String[] |
crossValidation(DMatrix data, Map<String,Object> params, int round, int nfold, String[] metrics, IObjective obj, IEvaluation eval)
使用给定参数进行交叉验证。
|
静态布尔值 |
isMaximizeEvaluation(String evalInfo, String[] evalNames, Map<String,Object> params) |
静态 Booster |
loadModel(byte[] buffer)
从字节数组缓冲区加载新的 Booster 模型。
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静态 Booster |
loadModel(InputStream in)
从作为输入流打开的文件加载新的 Booster 模型。
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静态 Booster |
loadModel(String modelPath)
从 modelPath 加载模型
|
静态 Booster |
train(DMatrix dtrain, Map<String,Object> params, int round, Map<String,DMatrix> watches, float[][] metrics, IObjective obj, IEvaluation eval, int earlyStoppingRound)
训练一个给定参数的 Booster。
|
静态 Booster |
train(DMatrix dtrain, Map<String,Object> params, int round, Map<String,DMatrix> watches, float[][] metrics, IObjective obj, IEvaluation eval, int earlyStoppingRounds, Booster booster)
训练一个给定参数的 Booster。
|
静态 Booster |
train(DMatrix dtrain, Map<String,Object> params, int round, Map<String,DMatrix> watches, IObjective obj, IEvaluation eval)
训练一个给定参数的 Booster。
|
静态 Booster |
trainAndSaveCheckpoint(DMatrix dtrain, Map<String,Object> params, int numRounds, Map<String,DMatrix> watches, float[][] metrics, IObjective obj, IEvaluation eval, int earlyStoppingRounds, Booster booster, int checkpointInterval, String checkpointPath, org.apache.hadoop.fs.FileSystem fs) |
public static final String[] MAXIMIZ_METRICES
public static Booster loadModel(String modelPath) throws XGBoostError
modelPath - Booster 模型路径(由 booster.saveModel 生成的模型)XGBoostError - 原生错误public static Booster loadModel(InputStream in) throws XGBoostError, IOException
in - 文件的输入流,此函数调用后将关闭。XGBoostErrorIOExceptionpublic static Booster loadModel(byte[] buffer) throws XGBoostError, IOException
buffer - Booster 的字节内容。XGBoostErrorIOExceptionpublic static Booster train(DMatrix dtrain, Map<String,Object> params, int round, Map<String,DMatrix> watches, IObjective obj, IEvaluation eval) throws XGBoostError
dtrain - 要训练的数据。params - 参数。round - 提升迭代次数。watches - 在训练期间要评估的一组项,这允许用户观察验证集上的性能。obj - 自定义目标eval - 自定义评估XGBoostErrorpublic static Booster train(DMatrix dtrain, Map<String,Object> params, int round, Map<String,DMatrix> watches, float[][] metrics, IObjective obj, IEvaluation eval, int earlyStoppingRound) throws XGBoostError
dtrain - 要训练的数据。params - 参数。round - 提升迭代次数。watches - 在训练期间要评估的一组项,这允许用户观察验证集上的性能。metrics - 包含每次迭代中 watches 中每个矩阵的评估指标的数组earlyStoppingRound - 如果非零,则在任何评估指标连续增加指定次数后,训练将停止。obj - 自定义目标eval - 自定义评估XGBoostErrorpublic static Booster trainAndSaveCheckpoint(DMatrix dtrain, Map<String,Object> params, int numRounds, Map<String,DMatrix> watches, float[][] metrics, IObjective obj, IEvaluation eval, int earlyStoppingRounds, Booster booster, int checkpointInterval, String checkpointPath, org.apache.hadoop.fs.FileSystem fs) throws XGBoostError, IOException
public static Booster train(DMatrix dtrain, Map<String,Object> params, int round, Map<String,DMatrix> watches, float[][] metrics, IObjective obj, IEvaluation eval, int earlyStoppingRounds, Booster booster) throws XGBoostError
dtrain - 要训练的数据。params - 参数。round - 提升迭代次数。watches - 在训练期间要评估的一组项,这允许用户观察验证集上的性能。metrics - 包含每次迭代中 watches 中每个矩阵的评估指标的数组earlyStoppingRounds - 如果非零,则在任何评估指标连续朝意外方向发展指定次数后,训练将停止。obj - 自定义目标eval - 自定义评估booster - 如果设置为 null,则从头开始训练;如果非 null,则从现有 Booster 开始训练。XGBoostErrorpublic static boolean isMaximizeEvaluation(String evalInfo, String[] evalNames, Map<String,Object> params)
public static String[] crossValidation(DMatrix data, Map<String,Object> params, int round, int nfold, String[] metrics, IObjective obj, IEvaluation eval) throws XGBoostError
data - 要训练的数据。params - Booster 参数。round - 提升迭代次数。nfold - 交叉验证中的折叠数。metrics - 在交叉验证中要观察的评估指标。obj - 自定义目标(如果未使用,则设置为 null)eval - 自定义评估(如果未使用,则设置为 null)XGBoostError - 原生错误版权所有 © 2025. 保留所有权利。