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xgboost（Rリリース）のイントロでは、次のコマンドを使用して、分類子のようなランダムフォレストを構築できます。 Pythonでxgboostと同じことをすることは可能ですか？Pythonでxgboostを使用するランダムフォレストの構文
#Random Forest™ - 1000 trees
bst <- xgboost(data = train$data, label = train$label, max_depth = 4, num_parallel_tree = 1000, subsample = 0.5, colsample_bytree =0.5, nrounds = 1, objective = "binary:logistic")
問題は、num_parallel_treeとnroundsのパラメータがxgboostのpythonのドキュメントに存在しないことです。 –
ああ、あなたが言っていることが分かります。まあ、私が思うには、python apiでnum_boost_roundと呼ばれています。そしてnum_parellel_treeは明示的に文書化されていなくても、python apiに存在します。トレーニングファイルのnum_boost_roundを検索するには：https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/python-package/xgboost/training.py – ftiaronsem
num_parallel_treeパラメータを使用するpythonファイルも見つかりました。 https://programtalk.com/vs2/python/6841/ensemble_amazon/XGBoostClassifier.py/を参照してください。注：num_roundという自己定義のパラメータを使用し、それをPython APIのnum_boost_roundと呼ばれるものに渡します。 – ftiaronsem